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公开(公告)号：CN115577294B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211463701.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 山东大学
IPC: G06F18/241 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于兴趣点空间分布和语义信息的城市区域分类方法，包括：获取目标城市范围以及城市内兴趣点经纬度信息和兴趣点类别信息，将目标城市网格划分为多个区域，将每个区域表示为一个三维张量，将所述三维张量输入卷积神经网络中得到携带兴趣点空间分布的区域空间特征表示；对每一个区域构造兴趣点语义树，对所述兴趣点语义树的兴趣点类别信息进行编码和挖掘，得到区域语义特征表示；基于Wide&Deep网络融合所述区域空间特征表示和所述区域语义特征表示，输入到分类器对城市区域进行分类。避免了使用用户数据造成的侵犯隐私问题，充分利用了空间数据的语义信息，实现了多种特征的充分融合。
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公开(公告)号：CN115346058A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276432.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
IPC: G06V10/74
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理中的影像匹配技术领域，其目的在于提供一种直线特征匹配方法、系统、电子设备及介质。基于本发明中的直线特征匹配方法，包括：在得到更新后候选匹配直线对集合Mc3后，先通过可靠性验证，从更新后候选匹配直线对集合Mc3中找到可靠匹配直线对和待确认匹配直线对，并得到对应的可靠匹配集合Mf1和待确认匹配集合Mp，再基于可靠匹配集合Mf1中的可靠匹配直线对为待确认匹配集合Mp中的待确认匹配直线对构建拓扑几何约束，以判断待确认匹配集合Mp中待确认匹配直线对的可靠性，以便进一步获取待确认匹配集合Mp中的可靠匹配直线对，由此提升直线特征匹配的效果。
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公开(公告)号：CN114708513A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210213409.6
申请日：2022-03-04
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/29
Abstract: 本发明提出了一种顾及角点特征的边缘建筑物提取方法及系统，该方法融合了深度学习特征学习方法和计算机图形学方法，对复杂地物场景下的遥感影像数据进行了端对端的边缘轮廓细化建筑物提取；通过引入边缘锐化模型，改进了深度学习特征学习方法中提取建筑物轮廓模糊不清的情况，以计算机图形学中渲染的思想，使用细分策略高效的计算高分辨率分割图，提高了建筑物边缘的图像分割效果，使其在复杂地物场景下的建筑物边缘提取中有更好的表现。本发明的有益效果为：与现有边缘建筑物提取研究方法相比，本发明显著的提高了建筑物边缘细节特征的处理能力，保证了建筑物边缘数据提取的客观性与真实性。
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公开(公告)号：CN114494380A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210401669.6
申请日：2022-04-18
Applicant: 武汉大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心
Abstract: 本发明提供了一种二进制形状上下文特征描述子构建方法及点云配准方法，其中，二进制形状上下文特征描述子构建方法步骤主要包括：1）点云数据关键点检测，2）局部坐标系构建；3）坐标系转换与格网化；4）高斯距离加权格网投影特征计算，5）投影特征高效二值化。BSC描述子编码三个正交投影平面上的投影点密度、距离和回波强度特征，包含了更丰富的局部信息。另一方面，通过构造一个稳定的局部坐标系，并利用高斯核密度估计方法计算加权投影特征，提高了BSC描述子对噪声、点密度变化、目标遮挡和重叠的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119358973B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411902296.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 武汉大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06Q50/22
Abstract: 本发明公开了一种结合时间成本的急救资源配置方法、系统及终端，所述方法包括：获取目标区域内的需求点信息和供给点信息，根据所述需求点信息和所述供给点信息，构建急救服务网络；获取每个需求点的类型，根据所述急救服务网络和每个需求点的类型，计算对应供给点的供需比；根据所述急救服务网络，从所有的供给点中选取每个需求点的多个目标供给点，根据每个需求点对应的所有目标供给点的供需比和所述急救服务网络，生成每个需求点的可达性；获取可达性数值排序中低于预设阈值的需求点，并将对应的需求点发送给目标设备以调整目标区域的供给点信息。本发明可以得到适用于急救资源的可达性，从而对应判断供给点是否合理，进而进行调整。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118470469B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410928303.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西安理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/58 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了高光谱遥感图像深度学习分类的阈值估计样本增强方法，所述方法包括：获取高光谱遥感影像公开数据，按照每种类型选择多个样本组成初始训练样本集；使用孪生网络作为分类器对初始训练样本集进行训练，并对高光谱逐像素进行预测，得到以分类概率矩阵进行呈现的预测结果；将分类概率矩阵输入到阈值估计模块自适应估计每类阈值，选择分类概率矩阵中预测概率高于对应类别阈值的样本作为伪样本，得到伪样本集合；对伪样本集合进行检测与修正处理，得到修正伪样本集合，将修正伪样本集合置入所述初始训练样本集，当阈值达到预定义条件迭代停止，得到最终分类图。本发明提高了高分影像土地覆盖分类精度。
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公开(公告)号：CN118314308B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410727244.3
申请日：2024-06-06
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 湖北工业大学 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种建筑物立面的窗户形变修复方法、装置、设备及存储介质，属于图像修复技术领域，其中，该方法包括：根据建筑物立面原始影像和建筑物立面初始模型提取窗户区域的三维直线特征和三维点特征；将所述三维直线特征和所述三维点特征投影至立面所在平面得到二维特征，并基于所述二维特征映射得到三维窗户模型；将所述三维窗户模型合并至所述建筑物立面初始模型对窗户形变进行修复得到建筑物立面目标模型。本发明对窗户区域的三维直线特征和三维点特征进行针对性修复重新构建三维窗户模型，实现对建筑物立面模型中的窗户区域的替换，从而提高对窗户形变修复的效果。
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公开(公告)号：CN117670961A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410140397.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 黑龙江工程学院
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的低空遥感影像多视立体匹配方法及系统，首先在初始影像中提取并匹配均匀分布的特征点，通过构建卷积神经网络优化特征匹配获取高精度种子点；然后利用影像像素与物方面元的投影关系扩散种子，将不相邻影像中的对应像点及其周围像素输入卷积神经网络获取最优匹配及对应三维点坐标；最后利用密度约束及特征约束过滤异常匹配点，精化点云模型。本发明利用卷积神经网络学习多视影像在视差突变、灰度突变和弱纹理等不利条件下的稳健匹配以提高匹配精度与重建点云完整度，通过不相邻影像匹配优化降低多视立体匹配算法的时间复杂度，在保证精度与完整度的前提下提高匹配效率。
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公开(公告)号：CN116719901A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310666364.2
申请日：2023-06-07
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明公开了一种本体模型增强的地理科学领域知识单元提取方法，涉及地理科学知识提取技术领域，包括步骤一：对研究人员输入的搜索信息中的知识点进行提取，根据提取的知识点对地理知识库中相关资料进行搜索，并根据各个资料中与知识点相关内容的出现次数对相关资料的资料标题进行显示；解决了根据相关资料中与知识点相关内容的出现次数对相关资料进行提取和显示顺序进行判定的方式，不利于研究人员在地理知识库中对知识点相关资料进行准确查阅的问题；通过与知识点对应的相关资料提取顺序表从地理知识库中对相关资料进行提取和显示，增加了研究人员对知识点相关资料进行查阅的效率，提高对知识点相关资料进行提取的准确性。
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公开(公告)号：CN114842330B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210318162.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开一种多尺度背景感知池化弱监督建筑物提取方法，方法利用边界框标签，通过背景感知池化方法使得分类网络能更好地实现从建筑物边界框内的背景中分离出建筑物区域，从而生成定位更为精确的建筑物类激活图。利用高分辨率遥感影像多级别特征图的有效信息，生成多尺度的建筑物类激活图。对融合平均后的类激活图进行变异系数平滑操作，生成更为完整且精确的建筑物类激活图；根据背景注意力图和优化后的类激活图，采用条件随机场算法，生成建筑物伪标签。将伪标签与遥感影像相结合共同训练分割模型，从而实现基于边界框标签的高分辨率遥感影像建筑物自动提取。本发明有益效果是：提高了建筑物提取精度。
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