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公开(公告)号：CN115294218A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210800292.1
申请日：2022-07-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像建筑物语义分割结果纠正提取方法，包括以下步骤：将源建筑物进行均值漂移得到颜色聚类图；获得语义聚类叠加图；计算语义聚类叠加图中不同颜色像元面积占颜色聚类图中相应颜色像元面积的百分比，判断是否大于给定颜色像元面积占比阈值，大于则保留颜色，小于则舍弃，然后二值化，获得颜色聚类提取图；计算不同颜色像元面积阈值下颜色聚类提取图和语义分割结果图的符合度，获得最佳颜色像元面积占比阈值；以该最佳颜色像元面积占比阈值重新获得建筑物语义分割纠正提取图。本发明有益效果是：有效提取建筑物语义分割纠正图，为遥感影像建筑物语义分割结果的后处理领域提供了有效帮助。
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公开(公告)号：CN111210439B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911373503.2
申请日：2019-12-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种通过抑制非感兴趣信息的语义分割方法、设备及存储设备，本发明基于深度学习库优化神经网络，提高语义分割结果的精度，主要包括以下步骤：1)构建基础Unet模型；2)添加注意力机制；3)门特征图与当前层结果相乘；4)添加新输出结果和多损失函数；5)对待进行语义分割的图像进行图像语义分割。本方法可以提高语义分割神经网络的精度并有效抑制非感兴趣信息。
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公开(公告)号：CN113902920A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111136226.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的点云特征提取方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于图卷积神经网络的点云特征提取网络；将训练数据集输入点云特征提取网络，使用K近邻搜索算法对每个点构建邻接图；计算获取每个点的空间几何信息和多维特征，并进行融合，获取每个点的局部特征；根据每个点的邻接图和局部特征，计算获取每个点的全局特征；将全局特征和局部特征进行融合，获取融合特征；通过训练数据集和融合特征对进行网络迭代训练后，得到训练好的点云特征提取网络；将测试数据集输入训练好的点云特征提取网络，输出点云特征的语义预测结果。本发明能够同时学习局部特征和全局特征，提高了点云语义预测分类的精度。
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公开(公告)号：CN110795932B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910941758.8
申请日：2019-09-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/279 , G06F40/242 , G06F40/151
Abstract: 本发明提供一种基于地质本体的地质报告文本信息提取方法,包括步骤：S1、对地质报告文档进行预处理操作，将文件类型转换成数据源格式，并进行分句、分词、去停用词、以及词性标注；S2、利用结构化信息构建地名词典库、地质实体词典库，在已有地质领域本体的基础上进行扩充并形成地名本体和地质时间本体；S3、通过模式匹配以及规则匹配方法对地质报告文本进行地质实体信息、时空关系信息、以及属性信息的抽取。本发明的有益效果：无需采用人工方式标注大量的训练数据集，节省了人力、物力；对现有的信息抽取模型进行了抽象及改进，为其他领域的信息抽取提供了一定思路。
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公开(公告)号：CN109409222B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201811102569.3
申请日：2018-09-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于移动端的多视角人脸表情识别方法，包括从每张图像中裁剪出人脸区域，并进行数据增强，得到用于训练AA‑MDNet模型的数据集；利用GAN模型扩展得到多姿态数据集；利用ADN多尺度裁剪方法进行裁剪；将裁剪后的图像输入AA‑MDNet模型，输入的图像先通过密集连接子网络DenseNet提取特征，然后基于提取到的特征，使用注意力自适应网络(ADN)进行训练，得到表情和姿态的注意力区域的位置参数，再根据位置参数从输入图像中裁剪出该区域的图像进行缩放，将其作为下一尺度的输入；学习多尺度的高层特征融合，得到具有全局和局部融合特征的表情高层特征，最后分类得到人脸姿态和表情类别。本发明在人机交互、人脸识别和计算机视觉等领域有十分重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108492370B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810174194.5
申请日：2018-03-02
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T17/20
Abstract: 本发明涉及了基于TV和各向异性Laplacian正则项的三角网格滤波方法，该方法首先提出了一个作用于网格面法向量域的变分模型。该模型包括全变分和各向异性拉普拉斯两个正则项，不仅能恢复三角网格上的尖锐特征，还能很好地处理非线性光滑区域；其次，采用增广拉格朗日方法求解该变分模型，获得优化的面法向量信息；最后，根据优化的面法向量，采用顶点更新算法快速获得滤波后的三角网格模型。与现有技术相比，本发明算法具有效率较高，能显著提高滤波后三角网格的质量，同时保护尖锐几何特征以及恢复非线性光滑区域，达到较理想的滤波效果等优点。
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公开(公告)号：CN111028331A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911133197.5
申请日：2019-11-20
Applicant: 天津市测绘院 , 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高性能的车辆动态三维建模与轨迹实时渲染方法及装置，先截取视频画面为图片，记录每张图片中车辆的屏幕坐标和车辆类型，并存储在txt文件中；预先设置好的道路模型以及车辆模型导入到MapGIS数据库中；在MapGIS桌面软件里构建三维场景，添加导入后的道路模型，并保存为地图文档；手动采集视频截图和三维场景中的四个控制点对；调用桌面二次开发接口在场景中预先添加不同类型的车辆模型，不设置模型的位置和角度信息，显示状态设为不可见；设置一定时间间隔顺序读取txt文件，根据坐标转换方法计算出车辆的三维坐标，根据车头车尾坐标，计算出车辆的角度，动态更新场景中预先添加的小车坐标、行驶角度，并设置模型的显示状态设为可见。
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公开(公告)号：CN110765129A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910890041.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高性能的在线经费决算统计方法及装置，本发明包含以下步骤：通过Web端浏览器将经费决算Excel文件上传至网站所在的服务器；在服务器端读取经费决算Excel文件内容；在服务器进行经费决算Excel数据结构设计、组织，进行2张表的数据统计；Web端解析服务器端已统计完成的数据结构，并显示；服务器端将经费决算Excel文件删除。本发明的目的在于可以提高经费决算Excel数据操作人员的工作效率，在更短的时间内完成更多的工作；同时，本发明使用B/S架构，打通数据交换的壁垒，提高数据的共享程度，避免使用介质或传输工具进行文件交换及数据传输的耗时；可以随时通过网页访问，简单、高效，可随时使用，无环境局限性。
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公开(公告)号：CN107066951B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710153525.2
申请日：2017-03-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种人脸自发表情的识别方法及系统，其方法包括以下步骤，S1，提取图像中人脸的显著优化深度卷积特征；S2，估计图像中的头部姿态，建立与头部姿态相关的表情先验条件概率模型；S3，在表情先验条件概率模型确定的头部姿态的先验条件下，基于已训练的条件深度网络增强决策森林对显著优化深度卷积特征进行学习和分类，预测图像中人脸的自发表情的类型。在本发明一种人脸自发表情的识别方法中可以解决自发表情中的自动特征提取和多噪声干扰等问题，快速精准的识别各类自发表情。
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公开(公告)号：CN107277114B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710383767.0
申请日：2017-05-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明实施例涉及一种矢量等高线要素分形压缩与解压缩方法及系统，应用于矢量等高线要素高效网络传输和实现多尺度可视化解压缩，即在传输前先对等高线进行分形压缩，降低等高线要素网络传输量，减少网络带宽占用，提高网络传输效率；当客户端接收到压缩后的等高线后，利用分形插值方法实现等高线不同目标尺度的解压缩，从而满足客户端多尺度可视化的需求；其系统包括探测待压缩的等高线要素的弯曲特征的探测划分模块、对各个弯曲单元进行分形压缩的分形压缩模块、对压缩后的各个弯曲单元进行分形解压缩的分形解压缩模块和顺次连接解压缩单元曲线的合并模块，得到完整的解压缩的矢量等高线。
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