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公开(公告)号：CN112734878A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011633351.8
申请日：2020-12-31
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种大型栅格地图两点之间连通性检测方法、设备及存储介质，该方法包括：连接栅格地图模型中的起点和终点，得到起点至终点的线段；计算得到栅格地图模型中障碍物的边界线；计算得到线段与障碍物的交界点；判断交界点的个数，若交界点的个数等于0，则起点和终点连通；若交界点的个数大于0，则从交界点中选取一个沿障碍物的边界线进行配对，若配对成功，则删除配对成功的交界点，并返回继续判断交界点的个数；若配对不成功，则起点和终点不连通。该方法只需遍历地图上一些固定特征的点即可判断地图上两点之间连通性。在针对超大地图的中起点和终点和连通性判断，在时间消耗和内存消耗都优于目前以深度遍历或者广度遍历为主的算法。
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公开(公告)号：CN113447029B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111008032.2
申请日：2021-08-31
申请人： 湖北第二师范学院 , 南昌工学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明提供了一种基于大型卫星地图的安全路径搜索方法，包括：获取地图并预处理，得到安全区域、障碍区域、可走区域；将起、终点坐标转换为网格坐标；判断起点终点连通性；障碍物膨胀；地图缩小；计算需要经过的安全区域；求安全区域的入口以及出口；使用JSP算法求分段路径后累加；路径放大以及调整；使用A*算法求所有的路径点；根据网格坐标转换成地理坐标。本发明的有益效果是：低空无人机飞行的时候传统方法均未考虑到起点到终点时的安全问题，本方法发掘安全区域，并让路径越多经过安全区域比直接从起点到终点更有益。算法特地增加了对全路径安全性指标的判断，于其他方法比较，路径安全性指标更高。
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公开(公告)号：CN113447029A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202111008032.2
申请日：2021-08-31
申请人： 湖北第二师范学院 , 南昌工学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明提供了一种基于大型卫星地图的安全路径搜索方法，包括：获取地图并预处理，得到安全区域、障碍区域、可走区域；将起、终点坐标转换为网格坐标；判断起点终点连通性；障碍物膨胀；地图缩小；计算需要经过的安全区域；求安全区域的入口以及出口；使用JSP算法求分段路径后累加；路径放大以及调整；使用A*算法求所有的路径点；根据网格坐标转换成地理坐标。本发明的有益效果是：低空无人机飞行的时候传统方法均未考虑到起点到终点时的安全问题，本方法发掘安全区域，并让路径越多经过安全区域比直接从起点到终点更有益。算法特地增加了对全路径安全性指标的判断，于其他方法比较，路径安全性指标更高。
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公开(公告)号：CN112734878B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011633351.8
申请日：2020-12-31
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 武汉八维时空信息技术股份有限公司
IPC分类号： G06T11/20 , G06F16/29 , G06Q10/047
摘要： 本发明提供了一种大型栅格地图两点之间连通性检测方法、设备及存储介质，该方法包括：连接栅格地图模型中的起点和终点，得到起点至终点的线段；计算得到栅格地图模型中障碍物的边界线；计算得到线段与障碍物的交界点；判断交界点的个数，若交界点的个数等于0，则起点和终点连通；若交界点的个数大于0，则从交界点中选取一个沿障碍物的边界线进行配对，若配对成功，则删除配对成功的交界点，并返回继续判断交界点的个数；若配对不成功，则起点和终点不连通。该方法只需遍历地图上一些固定特征的点即可判断地图上两点之间连通性。在针对超大地图的中起点和终点和连通性判断，在时间消耗和内存消耗都优于目前以深度遍历或者广度遍历为主的算法。
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公开(公告)号：CN113469302A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111036387.2
申请日：2021-09-06
申请人： 南昌工学院 , 湖北第二师范学院 , 武汉市倍奇科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种视频图像的圆形多目标识别方法和系统，方法包括：在训练阶段，采用一种圆形框IOU计算方法来替换典型目标检测算法中的矩形框IOU测算方法、使用基于圆形框的参数建立目标识别网络模型并对模型进行迭代训练，最后对训练后的模型进行优化，形成一种新目标检测训练体系；在预测阶段，以训练阶段保存的优化权值为输入，获取待识别图像的预测结果，并对预测结果进行解码转换获得圆形预测框；通过计算圆形真实框与预测框间的CIRCLE‑IOU对圆形预测框进行筛选去噪，从而精确识别目标物体。本方法避免很多非识别对象的像素点被框入，进一步提高了识别精度。
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公开(公告)号：CN112183677A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011341731.4
申请日：2020-11-25
申请人： 湖北第二师范学院
摘要： 本发明提供一种基于多通道卷积神经网络的质谱成像分类方法，包括：对质谱成像数据集进行数据预处理，获得260*134*100的预训练数据；对二维质谱成像数据完成手工标注，获得组织区域分类标注文档，并构建训练数据集和测试数据集；训练并获得一个多通道的深度卷积神经网络模型对质谱成像数据进行特征提取，实现质谱数据空间区域的自动分类。
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公开(公告)号：CN112183677B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011341731.4
申请日：2020-11-25
申请人： 湖北第二师范学院
摘要： 本发明提供一种基于多通道卷积神经网络的质谱成像分类方法，包括：对质谱成像数据集进行数据预处理，获得260*134*100的预训练数据；对二维质谱成像数据完成手工标注，获得组织区域分类标注文档，并构建训练数据集和测试数据集；训练并获得一个多通道的深度卷积神经网络模型对质谱成像数据进行特征提取，实现质谱数据空间区域的自动分类。
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