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公开(公告)号：CN108074253A
公开(公告)日：2018-05-25
申请号：CN201711424750.1
申请日：2017-12-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于Delaunay三角剖分的多层级矢量道路网匹配方法，包括利用Stroke原理对道路网进行分层处理，设定阈值得到首层道路网；计算首层道路网中所有结点的凸包，并对凸包进行处理；进行三角剖分；得到每个结点的最小匹配单元；利用缓冲区方法得到每个结点的待匹配结点；得到对应结点最小匹配单元的相似性；迭代优化最小匹配单元的相似性；选取待匹配结点中最小匹配单元相似度最高的作为匹配结点；利用不同层级道路之间的约束计算下一层道路结点的匹配关系，进而得到最终的匹配集。本发明能得到较好的矢量道路要素匹配关系。
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公开(公告)号：CN114299331B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111562378.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，提供一种基于街景图片的城市自行车道类型检测方法及系统，包括：通过OpenStreetMap数据源获取初始街景图片，通过Arcgis对初始街景图片进行切割，获得初始街景图片中的所有道路；计算各道路的方向，通过百度API获取各道路沿对应方向的道路街景图片；通过开放数据集Cityscapes和Apolloscape训练语义分割模型；通过语义分割模型对道路街景图片进行语义分割，获取道路街景图片中的实体，构建实体间的相对位置条件；通过实体间的相对位置条件判断道路街景图片中的自行车道实体的类型；通过自行车道实体的类型，判断初始街景图片的街道类型。本发明实现了快速且自动对城市自行车道进行识别和划分类别，弥补了城市骑行环境信息的不完善及缺失问题。
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公开(公告)号：CN113052084A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110327679.5
申请日：2021-03-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于手机定位数据的社区级矢量道路网提取方法，包括根据研究区域经纬度的矢量面范围提取区域内的所有轨迹数据；提取区域内的所有轨迹数据；室外场景建模，剔除掉所有在建筑物内的轨迹数据；对研究区域进行单元网格划分；统计每个网格中心的经纬度坐标并根据空间位置连接操作提取每个网格内的轨迹点数量；对处理后的网格数据利用自研代码生成DEM；利用生成的DEM通过填洼操作使得DEM表面光滑；对预处理的DEM数据通过流向计算、汇流量计算、路网分级、栅格路网矢量化提取得到路网；利用形态学中的膨胀收缩法优化提取道路的几何结构；利用简化线算法进一步优化，进而得到最终的道路网，本发明有助于封闭式社区内部矢量道路网的集成与更新。
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公开(公告)号：CN112765464A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110041726.X
申请日：2021-01-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06F16/955 , G06F16/34 , G06F16/335
Abstract: 本发明提供了一种面向主题的新内容检索推送方法、装置、设备及存储介质。本发明针对各主题信息有需求的用户，能够准时地向这些用户提供关于给定主题领域的新信息。用户在输入想要跟踪的主题内容后，设置希望获得推送的时间以及接收推送信息的邮箱后，系统会在指定的时间采用爬虫技术对给定主题的信息进行获取，经过数据库比较，将最新的内容推送至用户预留邮箱。此方案可以使用户节省许多搜索的时间以及浪费在信息过滤过程中的时间，使得用户在获取信息时更加便捷灵活。同时本方法除了使用基本的邮件提示外，还提供一种直接采用pdf格式将网页内容推送至用户邮箱的方法，使信息获取更为便捷。
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公开(公告)号：CN109887088B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910143873.0
申请日：2019-02-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T17/05
Abstract: 本发明公开一种地形制图中基于T样条曲面的等高线渐进式多尺度化简方法，首先，以源等高线为基线L1，根据权重提取L1的特征点并形成终止等高线，也即基线L2；然后，为基线L1和L2赋予不同的尺度高程值，形成三维空间的曲线，并以这两条三维曲线为轮廓线约束构建T样条曲面；最后，用N个具有连续尺度高程值的水平面与T样条曲面求交，获得N条交线，具有N个尺度高程值的交线即为源等高线在N个连续尺度下的化简结果。本发明基于T样条曲面的构建与曲面求交技术，获得介于起止尺度之间的任意尺度的等高线要素信息，结果等高线是具有更连续尺度变化的等高线簇，模拟等高线多尺度化简时的连续形变特征，更符合连续制图综合时的视觉规律。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115691123B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202211266983.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提出了一种城市道路交叉口的交通风险表征与评估方法、装置及设备。结合交通冲突频率和冲突严重程度构建交通风险指标；引入烟羽扩散模型模拟冲突点交通风险向邻域的传播扩散过程，表征交叉路口全域的风险分布；基于该交叉口风险分布，实施交叉口精细交通风险多维度的层次评价体系，主要包括基于面积的整体风险、基于单个运动轨迹的路径交通风险、基于多个轨迹的通行模式风险。本发明构建的交叉路口全域交通风险量化模型和多维度层次评价体系，通过风险场模拟方法赋能单路径或群体交通模式下的风险评估，有望为未来的城市风险分析起到了重要的支撑作用，进而为智能汽车、智慧交通、安全出行及新型智慧城市的发展建设提供技术保障。
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公开(公告)号：CN119089308A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411218752.5
申请日：2024-09-02
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及道路提取领域，公开了一种社区精细化道路网络提取方法、设备及存储介质，方法包括步骤：数据获取：获取众包轨迹数据源；初始轨迹流集合构建：根据众包轨迹数据源构建初始轨迹流集；轨迹流筛选：确定轨迹流集的置信度层级；根据轨迹流的速度值分段建立速度置信度分层设置，并提取高置信度的轨迹流集；识别轨迹流集模式：通过设定行人群体相关性指标阈值，将轨迹流集分类为道路模式和自由通行模式；提取社区道路网络信息：对不同模式下的轨迹流集分类结果的形态进行分析，析取社区线状道路要素和面状道路区要素，组织成社区道路段和自由通行区要素。本发明有益效果是：能更准确地描绘道路网络的结构和连接关系且不受个体轨迹数据的影响。
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公开(公告)号：CN118520619A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410498553.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于组团的城市社区精细道路网生成方法，基于社区主干道路网及高斯烟羽模型提取得到社区组团道路；基于随机森林模型将训练集输入进行训练得到目标随机森林模型；提取得到目标社区组团的出入口特征，并计算得到所述目标社区组团出入口的估计位置；获取得到社区组团出入口与社区主干道路网连接的锚点；以所述锚点为基准，匹配最接近的社区组团出入口和社区组团的主干道路锚点，同时提取所述锚点所在社区组团道路段，对其校准，与社区主干道路网连接融合生成社区精细道路网。本发明基于组团道路，将社区组团出入口作为社区组团内部道路与社区主干道路网连接的桥梁，有效实现社区精细道路镶嵌及融合生成。
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公开(公告)号：CN115691123A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211266983.4
申请日：2022-10-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提出了一种城市道路交叉口的交通风险表征与评估方法、装置及设备。结合交通冲突频率和冲突严重程度构建交通风险指标；引入烟羽扩散模型模拟冲突点交通风险向邻域的传播扩散过程，表征交叉路口全域的风险分布；基于该交叉口风险分布，实施交叉口精细交通风险多维度的层次评价体系，主要包括基于面积的整体风险、基于单个运动轨迹的路径交通风险、基于多个轨迹的通行模式风险。本发明构建的交叉路口全域交通风险量化模型和多维度层次评价体系，通过风险场模拟方法赋能单路径或群体交通模式下的风险评估，有望为未来的城市风险分析起到了重要的支撑作用，进而为智能汽车、智慧交通、安全出行及新型智慧城市的发展建设提供技术保障。
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公开(公告)号：CN108920481B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810361223.9
申请日：2018-04-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q50/26 , H04W4/029
Abstract: 一种基于手机定位数据的道路网重建方法及系统，包括：获取原始数据集，原始数据集包括训练数据集和预测数据集；原始数据集为根据手机定位数据得到轨迹点；对训练数据集和预测数据集分别利用时间和密度两个维度进行特征构建与组合，并随之生成训练集和预测集；使用生成的训练集，基于机器学习中的算法得到采样点分类模型；将学习到的分类模型应用于预测集，将轨迹点划分为道路点和非道路点；基于约束Delaunay三角网对已识别出的道路点进行道路构建；按照拓扑关系，修改道路中心线，从而完成道路网的重建。本发明提出了一种高质量的精细化道路网生产和更新的新方式，将为无缝导航技术尤其是精细级道路网方面提供技术支撑，扩大路径导航服务的覆盖范围。
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