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公开(公告)号:CN114266095A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111596399.0
申请日:2021-12-24
申请人: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC分类号: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F40/30 , G06F119/02
摘要: 本发明公开了一种基于参数化的BIM数据拉伸体轻量化方法,包括提取BIM数据中的语义信息;对提取的语义信息进行语义分析和过滤处理,合并重复构件数据和重复实体数据;基于过滤处理后的数据,分析构件的拉伸体类型,提取构件对应的拉伸实体及拉伸情况;基于构件的拉伸情况,建立参数模型,通过几何参数拟合,计算出相应的拉伸参数,获得拉伸体的参数化结果等步骤。其显著效果是:首先基于语义分析和过滤确定拉伸情况,然后通过几何拟合,根据拉伸体类型计算出相应拉伸参数,实现拉伸体的轻量化。
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公开(公告)号:CN118918416A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410983697.2
申请日:2024-07-22
IPC分类号: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V20/10
摘要: 本发明公开了一种基于置信学习的建筑物语义分割样本集错误样本剔除方法,包括:步骤1、将历史建筑物成果矢量和高分辨率影像裁切为S个初始建筑物语义分割样本;步骤2、提取所述样本的各样本影像特征图;步骤3、以每个样本中单像素邻域为处理单元,将初始建筑物语义分割样本转换为邻域图像块识别样本;步骤4、构建置信学习模型;步骤5、邻域图像块识别样本采用K折交叉验证估计噪声标签和真实标签的联合分布;步骤6、使用噪声标签和真实标签的联合分布查找错误标签,通过错误标签在初始建筑物语义分割样本中的占比,根据置信度阀值法估计出初始建筑物语义分割样本集中的错误样本。本发明能快速查找出建筑物语义分割样本集中的错误样本。
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公开(公告)号:CN112862774B
公开(公告)日:2021-12-07
申请号:CN202110140476.5
申请日:2021-02-02
申请人: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 武汉大学
摘要: 本发明公开了一种遥感影像建筑物精确分割方法,包括步骤:构建包括特征提取模块、空洞卷积模块、注意力模块、上采样模块与卷积预测模块的建筑物提取网络;基于训练样本集,采用Dice Loss与BCE Loss相结合的多尺度复合损失函数,对构建的建筑物提取网络进行训练;将待提取的遥感影像输入训练好的建筑物提取网络,得到建筑物提取结果。其显著效果是:特征学习,泛化能力强;网络复杂度低,易于训练;建筑物提取精度高。
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公开(公告)号:CN111930767A
公开(公告)日:2020-11-13
申请号:CN202010837853.6
申请日:2020-08-19
申请人: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC分类号: G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/29
摘要: 本发明公开了一种基于多层缓存的矢量瓦片实时切片和更新方法,包括步骤:根据输入的地图范围在空间数据库中进行检索,判断其中是否涉及数据更新,并将更新数据的完整几何形状返回最小外包矩形,生成相应矢量瓦片;根据生成矢量瓦片的请求范围建立检索标识,并通过检索标识检索内存数据库,若存在则返回检索结果,若不存在则检索非关系数据库;若在非关系数据库中存在则将其载入缓存并返回检索结果;当皆不存在时,调用矢量瓦片切片工具实时生成矢量瓦片,将生成的矢量瓦片存入内存数据库或非关系数据库中,并建立文件索引,同时返回矢量瓦片。有效提高了矢量瓦片数据的发布效率,满足了使用者关于海量数据即时生成与更新的需求。
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公开(公告)号:CN110110027B
公开(公告)日:2020-07-31
申请号:CN201910382730.5
申请日:2019-05-09
摘要: 本发明公开了一种时空信息云协同实时在线调查系统,包括网络众包采集子系统、任务分配子系统与后台管理子系统,所述网络众包采集子系统用于外业调查人员进行任务更新、任务接受以及外业调查数据采集,所述任务分配子系统用于普通管理员用户对所辖外业调查人员进行任务区、权限分配,对任务区状态进行追踪,并对外业调查数据进行审核、质检,所述后台管理子系统用于高级管理员用户对普通管理员和所有外业调查人员的管理、数据处理、数据成果上传和下载以及安全控制。其显著效果是:数据完整性好,数据安全性高,业务流程简单,降低了外业调查的成本。
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公开(公告)号:CN111930767B
公开(公告)日:2022-04-15
申请号:CN202010837853.6
申请日:2020-08-19
申请人: 重庆市地理信息和遥感应用中心
IPC分类号: G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/29
摘要: 本发明公开了一种基于多层缓存的矢量瓦片实时切片和更新方法,包括步骤:根据输入的地图范围在空间数据库中进行检索,判断其中是否涉及数据更新,并将更新数据的完整几何形状返回最小外包矩形,生成相应矢量瓦片;根据生成矢量瓦片的请求范围建立检索标识,并通过检索标识检索内存数据库,若存在则返回检索结果,若不存在则检索非关系数据库;若在非关系数据库中存在则将其载入缓存并返回检索结果;当皆不存在时,调用矢量瓦片切片工具实时生成矢量瓦片,将生成的矢量瓦片存入内存数据库或非关系数据库中,并建立文件索引,同时返回矢量瓦片。有效提高了矢量瓦片数据的发布效率,满足了使用者关于海量数据即时生成与更新的需求。
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公开(公告)号:CN112862774A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202110140476.5
申请日:2021-02-02
申请人: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 武汉大学
摘要: 本发明公开了一种遥感影像建筑物精确分割方法,包括步骤:构建包括特征提取模块、空洞卷积模块、注意力模块、上采样模块与卷积预测模块的建筑物提取网络;基于训练样本集,采用Dice Loss与BCE Loss相结合的多尺度复合损失函数,对构建的建筑物提取网络进行训练;将待提取的遥感影像输入训练好的建筑物提取网络,得到建筑物提取结果。其显著效果是:特征学习,泛化能力强;网络复杂度低,易于训练;建筑物提取精度高。
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公开(公告)号:CN110427836B
公开(公告)日:2020-12-01
申请号:CN201910625252.6
申请日:2019-07-11
发明人: 曾安明 , 李朋龙 , 丁忆 , 胡翔云 , 张泽烈 , 胡艳 , 段伦豪 , 张觅 , 李晓龙 , 段松江 , 罗鼎 , 吴凤敏 , 刘金龙 , 刘建 , 黄印 , 陈雪洋 , 钱进 , 魏文杰 , 张黎 , 黄潇莹
摘要: 本发明公开了一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法,包括如下步骤:搭建待训练卷积神经网络,基于该网络从输入遥感影像中提取多尺度特征,从最低分辨率的特征中获取初始粗糙水体分割结果;通过擦除注意力方法,结合多尺度特征和初始分割结果,输出全分辨率下的水体提取结果;构建多尺度损失函数,获得训练好的卷积神经网络;将待提取的高分辨率遥感影像输入训练好的网络,得到水体提取结果。该方法通过对具有真实水体标注的遥感影像训练数据集进行学习与训练,通过擦除注意力机制的引导,结合多尺度优化策略,在显著提高了总体水体提取精度的同时,还加强了对细小水体的识别与提取。
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公开(公告)号:CN110427836A
公开(公告)日:2019-11-08
申请号:CN201910625252.6
申请日:2019-07-11
发明人: 曾安明 , 李朋龙 , 丁忆 , 胡翔云 , 张泽烈 , 胡艳 , 段伦豪 , 张觅 , 李晓龙 , 段松江 , 罗鼎 , 吴凤敏 , 刘金龙 , 刘建 , 黄印 , 陈雪洋 , 钱进 , 魏文杰 , 张黎 , 黄潇莹
摘要: 本发明公开了一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法,包括如下步骤:搭建待训练卷积神经网络,基于该网络从输入遥感影像中提取多尺度特征,从最低分辨率的特征中获取初始粗糙水体分割结果;通过擦除注意力方法,结合多尺度特征和初始分割结果,输出全分辨率下的水体提取结果;构建多尺度损失函数,获得训练好的卷积神经网络;将待提取的高分辨率遥感影像输入训练好的网络,得到水体提取结果。该方法通过对具有真实水体标注的遥感影像训练数据集进行学习与训练,通过擦除注意力机制的引导,结合多尺度优化策略,在显著提高了总体水体提取精度的同时,还加强了对细小水体的识别与提取。
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公开(公告)号:CN110032613B
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN201910303809.4
申请日:2019-04-16
IPC分类号: G06F16/29
摘要: 本发明公开了一种基于链式存储的时空数据一体化管理方法,包括以下步骤:分析原始数据,创建包括GUID、Time、OldGUID、Status四个字段的链式存储结构,采用链式存储结构建立不同时态版本时空数据要素之间的链式关系,并形成时空数据链;通过选择待更新图层、设置更新范围、更新时空数据要素及其当前状态与全局唯一标识,完成时空数据图层中的要素更新与时空数据链更新;利用更新后的时空数据链进行时空数据的一体化管理。其显著效果是:基于链式存储形成时空数据链,进行时空数据管理时只需存储更新数据,显著降低了不同版本数据重复存储导致的冗余,且提高了要素时空追溯查询的效率。
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