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公开(公告)号：CN110348383A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910625253.0
申请日：2019-07-11
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 胡翔云 , 曾安明 , 张泽烈 , 胡艳 , 徐永书 , 魏域君 , 李晓龙 , 张觅 , 罗鼎 , 陈静 , 郑中 , 刘朝晖 , 王亚林 , 范文武 , 王小攀 , 连蓉 , 林熙 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。
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公开(公告)号：CN107092871B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710220588.5
申请日：2017-04-06
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多特征融合的遥感影像建筑物检测方法，包括对高分辨率遥感影像降采样，获得由不同尺度的影像构成的影像金字塔；计算影像金字塔的边缘影像；对不同尺度的边缘影像进行多组特征计算并进行融合建立特征模型；根据特征模型与邻域局部非极大值抑制进行窗口选取获得目标窗口；对目标窗口进行小范围内的膨胀/收缩计算获得矩形窗口；根据目标窗口的主方向旋转所述矩形窗口得到最优目标窗口，并根据最优目标窗口提取出建筑物。其显著效果是：在高斯金字塔影像上进行多尺度的建筑物检测，对大小、形状、朝向各异的建筑物的检测具有普适性；且有效地提高了建筑物自动检测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN107092871A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710220588.5
申请日：2017-04-06
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/00671
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度多特征融合的遥感影像建筑物检测方法，包括对高分辨率遥感影像降采样，获得由不同尺度的影像构成的影像金字塔；计算影像金字塔的边缘影像；对不同尺度的边缘影像进行多组特征计算并进行融合建立特征模型；根据特征模型与邻域局部非极大值抑制进行窗口选取获得目标窗口；对目标窗口进行小范围内的膨胀/收缩计算获得矩形窗口；根据目标窗口的主方向旋转所述矩形窗口得到最优目标窗口，并根据最优目标窗口提取出建筑物。其显著效果是：在高斯金字塔影像上进行多尺度的建筑物检测，对大小、形状、朝向各异的建筑物的检测具有普适性；且有效地提高了建筑物自动检测的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108257130B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810126093.0
申请日：2018-02-08
Applicant: 重庆市地理信息中心
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 张泽烈 , 李静 , 胡艳 , 徐永书 , 吴凤敏 , 罗鼎 , 李晓龙 , 连蓉 , 陈静 , 刘金龙 , 张灿 , 范文武 , 林熙 , 王小攀 , 舒文强 , 卢建洪 , 王静
Abstract: 本发明公开了一种航空正射影像全景图拉花区域快速检测方法，包括加载测区原始航摄影像及其内、外方位元素和测区数字高程模型DEM，逐张检测该张影像对应正射影像上的拉花区域，并生成与之对应的拉花区域检测结果二值图像；对正射影像全景图镶嵌线网络进行简化处理，并对单片正射影像拉花区域检测结果二值图像进行镶嵌；对正射影像全景图拉花区域检测结果二值图像进行形态学处理，并进行矢量化后存储为矢量数据等步骤，以实现正射影像全景图拉花区域的自动检测。其显著效果是：解决了传统人工目视辨别查找费时费力和人为遗漏的问题，提高了航空正射影像全景图拉花区域查找效率。
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公开(公告)号：CN108257130A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810126093.0
申请日：2018-02-08
Applicant: 重庆市地理信息中心
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 张泽烈 , 李静 , 胡艳 , 徐永书 , 吴凤敏 , 罗鼎 , 李晓龙 , 连蓉 , 陈静 , 刘金龙 , 张灿 , 范文武 , 林熙 , 王小攀 , 舒文强 , 卢建洪 , 王静
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/38 , G06T3/4038 , G06T2207/10004 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明公开了一种航空正射影像全景图拉花区域快速检测方法，包括加载测区原始航摄影像及其内、外方位元素和测区数字高程模型DEM，逐张检测该张影像对应正射影像上的拉花区域，并生成与之对应的拉花区域检测结果二值图像；对正射影像全景图镶嵌线网络进行简化处理，并对单片正射影像拉花区域检测结果二值图像进行镶嵌；对正射影像全景图拉花区域检测结果二值图像进行形态学处理，并进行矢量化后存储为矢量数据等步骤，以实现正射影像全景图拉花区域的自动检测。其显著效果是：解决了传统人工目视辨别查找费时费力和人为遗漏的问题，提高了航空正射影像全景图拉花区域查找效率。
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公开(公告)号：CN110348383B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910625253.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 胡翔云 , 曾安明 , 张泽烈 , 胡艳 , 徐永书 , 魏域君 , 李晓龙 , 张觅 , 罗鼎 , 陈静 , 郑中 , 刘朝晖 , 王亚林 , 范文武 , 王小攀 , 连蓉 , 林熙 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。
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公开(公告)号：CN110443816A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910729774.0
申请日：2019-08-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 胡艳 , 李朋龙 , 连蓉 , 王亚林 , 张泽烈 , 徐永书 , 李怡静 , 胡翔云 , 丁忆 , 罗鼎 , 段松江 , 吴凤敏 , 王小攀 , 陈静 , 钱进 , 范文武 , 刘建 , 李晓龙 , 郑中 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于道路交叉口检测的遥感影像上城市道路提取方法，包括步骤：建立道路交叉口模型，基于遥感影像提取初始道路线；对初始道路线进行求交运算提取初始道路交叉点，并构建初始道路网络；基于影像分割和交叉口轮廓形状分析法对初始道路交叉点进行检测与验证，获取交叉点的类型及其连通的道路方向；根据交叉点的类型选取正确的交叉点，结合其连通的道路方向，构建目标城市道路网络。其显著效果是：基于道路交叉口提取城市道路，为城市道路网提取提供了稳定可靠的提取结果，完整度、准确率更高，有效克服了现有技术中算法不具备普适性、对道路特征和地物情况要求较高等不足。
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公开(公告)号：CN110443770A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910737998.6
申请日：2019-08-12
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 连蓉 , 王亚林 , 徐永书 , 张泽烈 , 叶立志 , 胡翔云 , 胡艳 , 陈静 , 罗鼎 , 段松江 , 刘金龙 , 陈甲全 , 吴凤敏 , 王小攀 , 钱进 , 魏文杰 , 曾远文 , 李晓龙
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于离散粗糙度估计的机载激光点云数据噪声检测方法，包括步骤：读取机载激光点云数据，并构建离散点云TIN模型；根据离散点云TIN模型，获取模型中各顶点的一环邻域、二环邻域；采用离散粗糙度估计算子，计算各点的离散粗糙度；计算各点的二环邻域离散粗糙度均值和二环邻域粗糙度标准差；计算各点的二环邻域高程均值和二环邻域高程标准差；标记噪声点。其显著效果是：提高了机载激光点云数据噪声检测的智能化程度，极大地提高了机载激光点云数据处理效率及后续处理精度。
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