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公开(公告)号：CN115660939B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211375589.4
申请日：2022-11-04
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 北京空间飞行器总体设计部 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于地理信息与图像数据读取呈现技术领域，公开了光学遥感数据批量处理的方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：对待处理影像进行处理，以及进行影像间的同名连接点匹配；进行水平方向的误差、高程方向的误差、平面精度误差计算；在CPU中影像正射纠正、多光谱和全色数据的融合、波段剔除、匀光匀色处理；在镶嵌中镶嵌线进行计算，同时输出影像金字塔；检测影像质量，同时检测镶嵌线；分割影像，获得分组影像的分幅范围；镶嵌中间影像，达到目标全范围的分幅影像。本发明实际过程中多数步骤在CPU的不同核心中计算，储存在内存中，大大减少落盘所消耗时间，并且适当的人工干预计算机处理过程增加影像的准确性。
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公开(公告)号：CN117058555B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202310780892.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨数据有限公司
IPC: G06F16/906 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06F16/50 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种遥感卫星图像分级管理的方法及装置，所述方法包括：构建沙漏全卷积神经网络模型；沙漏全卷积神经网络模型包括编码器及解码器；获取待管理的遥感卫星图像，提取所述待管理的遥感卫星图像的图像特征，确定所述待管理的遥感卫星图像的管理等级；将所述管理等级及所述待管理的遥感卫星图像输入训练完毕的沙漏全卷积神经网络模型，得到增强后的遥感卫星图像；将增强后的遥感卫星图像依据所述管理等级存储于分级数据库，进行分级管理。本发明的方法，将待管理的遥感卫星图像的管理等级与增强后的遥感卫星图像的管理连动起来，实现不同管理等级的遥感卫星图像的分级管理，全连通地实现遥感卫星图像的分级增强和分级管理。
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公开(公告)号：CN116597125B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310595435.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨数据有限公司 , 中交第一航务工程勘察设计院有限公司
IPC: G06V10/10 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V20/17
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公开(公告)号：CN116740306B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310993296.0
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨数据有限公司
IPC: G06T17/20 , G01C11/00 , G06T17/05 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于路网引导的遥感卫星对地观测任务规划方法及装置，所述方法包括：对已知路网信息和目标观测区域进行网格划分；确定目标观测区域中待拍摄网格的第二拍摄优先级；基于未来24小时后的星下点轨迹从所述待拍摄网格中确定若干个候选网格，基于所述候选网格的第二拍摄优先级及遥感卫星的飞行方向对各候选网格排序，得到第一网格序列；基于遥感卫星的观测约束条件，形成第二网格序列，生成遥感卫星对地观测任务规划方案。本发明的方法，能够准确、有效地获取路网目标区域，降低任务规划人为操作的复杂性，大幅提升任务规划的有效性和时效性。
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公开(公告)号：CN116580559A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310559734.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨数据有限公司
IPC: G08G1/01 , G06V20/54 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种基于人工智能技术的交通数据处理方法，所述基于人工智能的交通数据处理方法应用于车路协同系统，包括获取所述智能终端的目标交通数据，并发送至所述路侧基站；通过预设决策生成模型生成与所述目标交通数据相对应的目标决策；通过所述智能终端执行所述目标决策以实现对交通数据的处理。通过上述方式，本申请通过路侧基站接收智能终端发送的目标交通数据，并通过预设决策生成模型生成对应的目标决策，智能终端执行目标决策，以实现对交通数据的处理，提高了自动驾驶领域中对交通数据处理的可靠性，解决了自动驾驶领域中对交通数据处理的可靠性低下的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116052105A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310087530.3
申请日：2023-02-09
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司
IPC: G06V20/56 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于路面裂缝图像识别技术领域，公开了路面裂缝识别分类及面积计算方法、系统、设备及终端，所述方法包括：使用道路检测车拍摄的道路裂缝图片作为数据集；训练目标检测算法深度神经网络模型；裁剪识别的道路裂缝图片并对道路裂缝图片作语义分割算法标注；训练卷积神经网络模型并对裁剪的裂缝图片进行语义分割；对图像做降噪处理并合成原始尺寸大小的二值图图片；计算二值图中的裂缝区域面积。本发明通过裁剪裂缝图像，使用语义分割算法对裂缝做二值图提取，用区域生长算法对二值图降噪在很大程度上避免整张图片其他区域非裂缝区域对图片降噪产生的影像，提高裂缝区域面积的准确度，极大解决路面裂缝分类及面积计算问题。
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公开(公告)号：CN114821376B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210735764.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 内蒙古北疆交通建设开发有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，包括S1获取无人机影像；S2对获取的无人机影像进行预处理，得到预处理后的无人机影像；S3基于预处理后的无人机影像进行特征提取，得到无人机影像的特征信息；S4将无人机影像的特征信息输入到训练好的神经网络模型，得到地质灾害提取结果。本发明上述实施方式提出了一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，能够基于获取的无人机影像进行预处理和特征提取，同时基于训练好的神经网络模型进行自适应的地质灾害识别，提取相应的地质灾害检查信息，有助于提高地质灾害检测的效率和准确性，同时有效地降低了人力成本和提高了地质灾害检测的智能化水平。
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公开(公告)号：CN113624122B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110911658.8
申请日：2021-08-10
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种融合GNSS数据与InSAR技术的桥梁变形监测方法，包括：获取覆盖桥梁监测对象的高分辨率SAR影像；经配准后，生成干涉相位图集合；对于干涉相位图集合中的每幅干涉相位图，进行预处理、掩膜处理和相位解缠处理，得到解缠差分干涉相位图；计算得到在地理坐标系下的InSAR雷达视线向形变量相对位移变化序列；采用各个GNSS测点测得的三维形变位移值，校正桥梁形变图，得到校正后的桥梁形变图。本发明将GNSS的已有测量结果和InSAR高空间分辨率形变监测能力结合，极大改善了桥梁基础设施形变监测的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN114821376A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210735764.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 内蒙古北疆交通建设开发有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，包括S1获取无人机影像；S2对获取的无人机影像进行预处理，得到预处理后的无人机影像；S3基于预处理后的无人机影像进行特征提取，得到无人机影像的特征信息；S4将无人机影像的特征信息输入到训练好的神经网络模型，得到地质灾害提取结果。本发明上述实施方式提出了一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，能够基于获取的无人机影像进行预处理和特征提取，同时基于训练好的神经网络模型进行自适应的地质灾害识别，提取相应的地质灾害检查信息，有助于提高地质灾害检测的效率和准确性，同时有效地降低了人力成本和提高了地质灾害检测的智能化水平。
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公开(公告)号：CN119130986A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411259779.9
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨数据有限公司 , 黑龙江省公路建设中心 , 中咨公路养护检测技术有限公司 , 内蒙古自治区交通运输科学发展研究院 , 中交第一航务工程勘察设计院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/75 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于计算机视觉的混凝土桥梁裂缝检测方法，涉及桥梁检测，包括：采集混凝土桥梁的裂缝图像、GPS数据和深度图像；根据GPS数据，建立像素坐标与裂缝物理空间坐标之间的映射关系；基于ORB特征的特征匹配和基于互信息的配准优化算法，获取裂缝图像和深度图像在像素级别的对齐，得到彩色裂缝图像和深度裂缝图像；采用MaskR‑CNN模型提取裂缝区域的像素级裂缝分割掩码；根据裂缝分割掩码与配准后的深度裂缝图像，通过基于条件生成对抗网络CGAN的深度补全算法估计裂缝区域的深度信息，得到裂缝深度分布图；根据裂缝深度分布图，通过形态学算法和中轴变换算法提取裂缝的几何参数。针对现有技术中混凝土桥梁裂缝检测精度低，本申请提高了检测精度。
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