倾斜摄影图像处理方法、装置、处理设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113034347A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110310030.2

    申请日:2021-03-23

    Abstract: 本申请提供一种倾斜摄影图像处理方法、装置、处理设备及存储介质,涉及倾斜摄影技术领域。该方法包括:对目标测区进行倾斜摄影,获取一组拍摄图像;确定各拍摄图像的外方位元素,外方位元素包括:采集拍摄图像的图像采集装置的位置信息和姿态信息;根据各拍摄图像的外方位元素、以及预先确定的目标测区的边界信息,确定各拍摄图像是否为待剔除图像;若是,将拍摄图像进行剔除。通过本方案所提供的图像处理方法,可对倾斜摄影获得的图像的外方位元素进行计算,从而精确判断各拍摄图像是否为待剔除图像,以从所有的拍摄图像中准确地剔除冗余图像,降低影像整体的数量,提高后续数据处理流程的效率。

    一种适用于SLAM点云去噪的融合滤波方法、电子设备、存储介质

    公开(公告)号:CN112651889A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011495165.2

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明提供一种适用于SLAM点云去噪的融合滤波方法,包括步骤:统计各高程间隔内点云的频数,滤除点云主体以外的极值噪声点;确定空间划分的栅格数量,建立点云的拓扑关系;计算每个栅格中的点云数量,若栅格中点云数量小于阈值,则认为此栅格内的点云为离散噪声,并进行删除;通过空间栅格建立点云的K邻域,同时剔除孤立团簇噪点;通过双边滤波器去除附着在点云主体上的细小噪声,得到最终去噪结果。本发明涉及电子设备和存储介质,用于执行一种适用于SLAM点云去噪的融合滤波方法。本发明对噪声空间分布广、尺度不一的SLAM点云具有很好的去噪效果,并且有着较高的计算效率,极大提升了SLAM点云数据预处理的效率和效果。

    数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111324443B

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202010145187.X

    申请日:2020-03-04

    Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取多个待处理的任务之间的任务执行关系;根据各个待处理的任务的划分方式,对相应的待处理任务进行划分,得到多个子任务,以利用所述多个子任务之间的关系对所述任务执行关系进行更新;基于更新后的任务执行关系,确定出待执行的任务;对所述待执行的任务进行处理,得到与所述待执行的任务对应的执行结果,以便于后期快速地对某个任务执行结果相关的子任务的确定,继而便于后期在需要重新获取该任务的执行结果时,仅需要执行与该任务相关的子任务,工作量小,且效率高。

    倾斜摄影图像处理方法、装置、处理设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113034347B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202110310030.2

    申请日:2021-03-23

    Abstract: 本申请提供一种倾斜摄影图像处理方法、装置、处理设备及存储介质,涉及倾斜摄影技术领域。该方法包括:对目标测区进行倾斜摄影,获取一组拍摄图像;确定各拍摄图像的外方位元素,外方位元素包括:采集拍摄图像的图像采集装置的位置信息和姿态信息;根据各拍摄图像的外方位元素、以及预先确定的目标测区的边界信息,确定各拍摄图像是否为待剔除图像;若是,将拍摄图像进行剔除。通过本方案所提供的图像处理方法,可对倾斜摄影获得的图像的外方位元素进行计算,从而精确判断各拍摄图像是否为待剔除图像,以从所有的拍摄图像中准确地剔除冗余图像,降低影像整体的数量,提高后续数据处理流程的效率。

    一种基于特征偏差对齐的遥感影像二值变化检测方法

    公开(公告)号:CN113378727A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110665192.8

    申请日:2021-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征偏差对齐的遥感影像二值变化检测方法,包括:步骤1:构造双时相遥感影像二值变化检测数据集并进行预处理;步骤2:构建基于特征偏差对齐的二值变化检测模型,并给定双时相遥感影像获得变化区域预测结果及变化区域辅助预测图;步骤3:使用真实变化区域标签结果与预测变化区域结果及变化区域辅助预测图分别计算主损失函数和辅助损失函数,根据损失对梯度进行反向传播更新模型,直至损失值收敛时终止训练,保存模型结构及模型权重;步骤4:使用步骤3训练好的模型权重对测试集数据进行预测。本发明可以有效的解决当双时相遥感影像由于多视角拍摄、高层建筑物过多或地形起伏较大等因素引起的变化区域误检现象。

    基于多模态特征融合的双时相遥感影像语义变化检测方法

    公开(公告)号:CN112488025A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011451412.9

    申请日:2020-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的双时相遥感影像语义变化检测方法,包括以下几个步骤:步骤A:对多时相遥感影像数据集进行数据增强的预处理;步骤B:构建基于多模态特征融合的卷积神经网络模型,利用数据集训练卷积神经网络,获得训练模型;步骤C:利用训练模型对数据集进行数据清理;步骤D:利用清理后的数据重新训练模型,并对测试数据进行测试得到预测结果;步骤E:变化检测预测结果后处理。本发明提供的基于多模态特征融合的双时相遥感影像语义变化检测方法,可以在检测出变化区域的同时检测出区域变化前后的类别,应用范围更广泛,同时满足端到端处理,不需要人工进行其他处理,便于工程应用。

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