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公开(公告)号：CN110716935A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910953655.3
申请日：2019-10-09
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q50/30
摘要： 本发明公开了一种基于网约车出行的轨迹数据分析与可视化方法及系统，其中方法包括步骤：对原始网约车轨迹数据进行预处理；将预处理后的网约车轨迹数据采用按天分表的方式存入对象-关系数据库，并构建时空索引；对存储的网约车轨迹数据采用数据分析方法进行数据挖掘，实现网约车轨迹数据的OD分析、车速分析和车流量分析；对所得的数据挖掘结果进行可视化展示。其显著效果是：综合考虑了数据量、处理速度和挖掘技术的易用性和适用性，构建了一套简单、可操作、易上手的多技术集成下的轨迹数据挖掘方法，为中小规模轨迹数据的挖掘。
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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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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：CN110988935B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201911165697.7
申请日：2019-11-25
摘要： 本发明公开了一种基于接收机端偏差聚类优化的多系统组合精密定位方法，包括步骤：采集数据并预处理；建立GNSS多系统双差观测方程，采用粒子滤波法精确估计GNSS系统间的双差相位偏差值，并估计对应的双差测距码偏差值；设置参考接收机组，并根据估计出的系统间偏差值大小，将接收机进行聚类分组；对所述双差相位偏差值及双差测距码偏差值的单差值进行聚类处理与优化处理；对新获取测量数据，利用获得的接收机单差系统间偏差值，对接收机的GNSS系统间偏差及GNSS精密定位方程进行偏差改正，实现GNSS多系统组合精密定位。其显著效果是：可以节省GNSS系统间偏差的估计时间，提高了多系统定位的精度和可靠性，最大程度的提高了多系统GNSS定位的效率。
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公开(公告)号：CN110988935A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911165697.7
申请日：2019-11-25
摘要： 本发明公开了一种基于接收机端偏差聚类优化的多系统组合精密定位方法，包括步骤：采集数据并预处理；建立GNSS多系统双差观测方程，采用粒子滤波法精确估计GNSS系统间的双差相位偏差值，并估计对应的双差测距码偏差值；设置参考接收机组，并根据估计出的系统间偏差值大小，将接收机进行聚类分组；对所述双差相位偏差值及双差测距码偏差值的单差值进行聚类处理与优化处理；对新获取测量数据，利用获得的接收机单差系统间偏差值，对接收机的GNSS系统间偏差及GNSS精密定位方程进行偏差改正，实现GNSS多系统组合精密定位。其显著效果是：可以节省GNSS系统间偏差的估计时间，提高了多系统定位的精度和可靠性，最大程度的提高了多系统GNSS定位的效率。
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