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公开(公告)号：CN114067075A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111135205.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络的点云补全方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于生成对抗网络的点云补全网络；将训练数据集输入点云补全网络，对训练数据集中的点云进行投影变换和边界提取，得到边界特征点；计算边界特征点中的每个点的多维几何特征，并进行串联，得到点云的特征向量；根据特征向量，计算点云在各个投影方向上的补全结果，并进行全连接解码，得到补全后的点云；构建损失函数，对点云补全网络进行迭代训练后，得到训练好的点云补全网络；通过训练好的点云补全网络对测试数据集进行点云补全。本发明更关注结构信息和细粒度区域的补全，且能通过不同方向的投影生成缺失的点云，明显提高了点云的补全精度。
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公开(公告)号：CN113988198A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111291708.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于地标约束的多尺度城市功能分类方法。首先，结合多源异构数据，构建了基于几何相似和功能相似的城市建筑物空间场景，有助于较好的实现地理信息检索分类；其次，结合建筑物的几何特征和语义特征设计了新的显著性去量化提取地标，顾及了地理实体视觉、语义和空间等特性，全面、客观地设计了地标提取模型；最后，基于地标约束的功能区识别模型，提高模型对于特殊区域识别能力，避免了由于单独数据源引起功能区误识别情况，能够客观综合地对不同城市区域进行功能识别。本发明所提出的方法不仅在单一空间尺度上有效提升显著地物的识别能力，同时也能在提升在不同尺度下地物特征的关联和映射关系，实现多尺度下城市功能区识别。
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公开(公告)号：CN113919296A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111080748.3
申请日：2021-09-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/151 , G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06F16/387
Abstract: 本发明提供了一种基于本体的时空及语义信息抽取方法和系统，该方法包括首先对地质灾害报告进行预处理；其次，通过命名实体识别、本体匹配、地名录匹配等方法，抽取地质灾害报告中的非结构化信息，形成结构化的信息；最后，将从地质灾害报告中抽取到的最终结果以合理的可视化方式呈现，可以帮助人们更好地理解和探索大数据中蕴含着的复杂的文本信息，并通过简单的视觉符号的形式表达出来，达到人机交互的目的。
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公开(公告)号：CN109166307B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810619398.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种交通路网时空可达性的可视化隐喻表达方法及系统，一种交通路网时空可达性的可视化隐喻表达方法，以交通路网作为空间可达性约束，以交通路网的通行时间作为时间可达性约束，对交通路网中各中心点之间的时空可达性构建等时线圈，并基于等时线圈构建虚拟地形，通过地貌所呈现的地形起伏变化隐喻表达各中心点之间的时空可达性；一种交通路网时空可达性的可视化隐喻表达系统，用于实现一种交通路网时空可达性可视化隐喻表达方法。本发明的有益效果是：利用地图隐喻思想，将复杂的时空可达性转换为相应位置的地形数据，直观地展现出交通路网的时空可达性。
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公开(公告)号：CN113128845A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110332365.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感影像和多源数据的屋顶绿化优先级计算方法，包括：获取遥感影像，通过遥感影像采用深度卷积神经网络检测获取计算区域；计算区域即为：需要进行建筑物屋顶绿化优先级判断的区域；基于多源数据对计算区域进行空间叠加，定量计算屋顶绿化的优先级；所述多源数据包括：年均温度、年降雨量、建筑物到公园绿地距离和建筑物交通拥堵程度。本发明从定性与定量角度分析实施屋顶绿化的建筑物，评价每个建筑屋顶的绿化优先级。从建筑属性和绿化需求两个方面构建屋顶绿化指标体系，然后，结合多源数据，给出屋顶绿化指标的定量计算方法，最后进行屋顶绿化优先级评价，结合建筑物的实际情况，定性和定量分析屋顶绿化实施的优先级方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110334589B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201910436122.8
申请日：2019-05-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于空洞卷积的高时序3D神经网络的动作识别方法，包括：首先对三维Inception‑V1神经网络模型进行改进，得到改进后的三维Inception‑V1神经网络模型；然后将公开数据集分为训练集和测试集对改进后的三维Inception‑V1神经网络模型进行训练和测试，得到训练后的高精度三维Inception‑V1神经网络模型；最后采用训练后的高精度三维Inception‑V1神经网络模型对实际视频的动作进行识别。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案在保持高时序性的同时引入新的非局部特征门算法来重新定义三维Inception‑V1神经网络模型通道权重，提高了模型准确率。
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公开(公告)号：CN110851118B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910997448.8
申请日：2019-10-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F8/20
Abstract: 本发明公开了一种面向三维场景的矢量图标绘制方法及装置，本发明的矢量图标绘制方法包括：1)各种图标对象(规则/不规则)的定义；2)设计实现各图标对象的几何算法；3)绘制图标对像，保存其基本属性；4)针对各种图标对象进行编辑逻辑的设定。本发明包含规则和非规则两类图标绘制及编辑，可灵活扩展，适用于各类专业组合图元的绘制和编辑。本发明适用于桌面端、Web端、移动端各类型图标绘制场景，已在各端应用中实践。同时该方案虽为三维绘制，但可灵活扩展，适用于各类专业组合图元的绘制和编辑，亦可稍作调整适用于二维图标的绘制和编辑。该图标绘制算法成熟、稳定，已通过各大开源地图平台实际应用予以验证，具备较大推广价值。
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公开(公告)号：CN111145292A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911264640.2
申请日：2019-12-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种可扩展的适应二三维场景的矢量标绘图形态势推演方法。矢量标绘图形态势推演与仿真可提供丰富直观的战场态势表达和有序的态势推演过程，有助于指挥人员快速制定作战计划、赢得作战时间，从而对获取作战的胜利具有重大的指导意义。本发明主要包含如下几个关键步骤：设计各类矢量标绘图形态势规则；设计实现矢量标绘图形及态势文件管理；编辑矢量标绘图形态势；实现矢量标绘图形态势模拟。本发明适用于桌面端、Web端、移动端各端矢量标绘图形态势推演应用，可应用到二维地图场景和三维地图场景中，而且本发明设计上具有良好的扩展性，支持其它矢量标绘图形类型的扩展；本发明可灵活扩展，适用于各类专业组合图元动画类方案制作。
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公开(公告)号：CN110135299A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910361067.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种用于浅水测深的单波段蓝绿激光波形分析方法及系统，该方法采用高斯函数对滤波去噪平滑后的测深波形信息建模，利用能量大小自顶向下的高斯分解确定初始高斯分量位置，根据检测到的波峰的左右拐点确定分量所处的类别，分别估计初始参数，依据高斯分量宽度与系统波形脉宽阈值比较，在去除无效的初始高斯分量后，进一步优化高斯分量参数和个数，并进行非线性最小二乘法迭代将波形数据精确分解。具有如下优点：能有效地分解出回波信号中的叠加波和弱波分量并进行分类，采用阈值限制和循环迭代，提高了水面水底峰值点的准确度，有效测量浅水深度。
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公开(公告)号：CN105915619B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201610283274.5
申请日：2016-04-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04L29/08
CPC classification number: Y02D50/10
Abstract: 本发明公开了一种顾及访问热度的网络空间信息服务高性能内存缓存方法，包括以下步骤：服务器端接收客户端发送的空间数据请求，获得请求的访问地址；将地址作为关键字在全局内存缓存中检索缓存对象，如果检索没命中，则将客户端请求地址作为关键字从临时缓存中检索对应的临时缓存对象，若检索命中，根据临时缓存对象的访问次数决定是否加入全局内存缓存中，若未命中，则将当前请求信息加入到临时缓存。本发明方法能够控制缓存模块仅将访问热度达到一定阈值的空间数据缓存到有限的服务器内存中，减少内存缓存的置换次数，避免过多地对内存缓存数据进行淘汰处理，提高服务器端的内存缓存性能和网络空间信息服务的并发访问性能。
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