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公开(公告)号：CN116246038B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310526283.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 西南交通大学 , 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: 本发明属于三维重建技术领域，其目的在于提供一种多视影像三维线段重建方法、系统、电子设备及介质。本发明能够高效地重建高场景覆盖度的三维线段，不仅可以用于构建准确的线框模型，还能用于构建约束来优化基于点云的三维网格模型。具体地，在进行二维线段匹配时，本发明通过利用先验信息来减小二维线段匹配的搜索范围，将候选线段匹配的搜索范围大大缩小，有助于提高二维线段匹配的效率、精度和召回率，从而提高三维线段的重建效率和空间覆盖率；然后为每个二维线段确定唯一的三维估计结果；最后生成三维线段。本发明避免了多视影像中一些不可靠、不准确的冗余候选匹配对重建三维线段精度的影响，同时保证了三维线段重建的可靠性。
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公开(公告)号：CN116052019B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310331820.8
申请日：2023-03-31
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)
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了适合于大区域高分辨率卫星影像的建成区高质量检测方法，包括以下步骤：S1)构建建成区和非建成区的样本集；S2）构建融合多层级特征的轻量级卷积神经网络模型并对其进行训练；S3）对研究区影像进行多模式的划分；S4）采用S2构建和训练的模型，对S3中影像块进行逐块的预测，获得各划分模式下的每个影像块隶属建成区的隶属度；S5）集成覆盖每个像素的多个影像块的隶属度确定其类别标签，获得最终的像素水平的高质量的建成区检测结果。本发明基于多模式划分的影像处理与集成分类识别框架，对每个像素能够利用多尺度、多方向的上下文信息，通过集成多模式块的类别标签实现像素级的分类，使得建成区检测结果更加精细和完整。
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公开(公告)号：CN116468598A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310300421.5
申请日：2023-03-16
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: 本发明公开了一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备，方法包括：获取高分航空影像和低分卫星影像；读取高分航空影像文件参数；利用获得的文件参数计算高分航空影像任一像素点与影像中心点的实际经纬度距离；根据实际经纬度距离，得到高分航空影像四个顶点的经纬度；利用高分航空影像四个顶点以及中心点作为基准点，基于五个基准点的经纬度坐标和像素坐标，与低分卫星影像进行自动配准，获得最终匹配结果。本发明有益效果是：算法复杂度极低，不需要对高分航空影像与低分卫星影像进行复杂的特征点匹配，可以快速的将任意航向角下拍摄的高分航空影像自动配准到经纬度坐标系下，实现高分航空影像的快速自动处理。
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公开(公告)号：CN116399329A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310513983.8
申请日：2023-05-08
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) , 湖北大学
Abstract: 本发明公开了一种周边环境地图组件的生成方法和装置，该方法包括获取用户位置信息、以及用户的个性化需求信息，通过公共地图采集周边的原始兴趣点的相关数据，计算用户位置到每个原始兴趣点的预计通行时间，根据目标兴趣点的名称生成文字标签，并将文字标签摆放在用户位置周边，对文字标签进行动态调整，生成基于用户位置的周边环境地图。采用上述技术方案，用户通过周边环境地图组件，根据自身的个性化需求，可以直观的了解一定时间内能够到达的地点有哪些，哪些地点距离自己较近且比较受欢迎等，从而为出行、游玩提供更加直观的参考；同时，用户也可以了解任何一个兴趣点的具体信息，如名称、类型、热度、距离远近等。
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公开(公告)号：CN116052019A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310331820.8
申请日：2023-03-31
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)
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了适合于大区域高分辨率卫星影像的建成区高质量检测方法，包括以下步骤：S1)构建建成区和非建成区的样本集；S2）构建融合多层级特征的轻量级卷积神经网络模型并对其进行训练；S3）对研究区影像进行多模式的划分；S4）采用S2构建和训练的模型，对S3中影像块进行逐块的预测，获得各划分模式下的每个影像块隶属建成区的隶属度；S5）集成覆盖每个像素的多个影像块的隶属度确定其类别标签，获得最终的像素水平的高质量的建成区检测结果。本发明基于多模式划分的影像处理与集成分类识别框架，对每个像素能够利用多尺度、多方向的上下文信息，通过集成多模式块的类别标签实现像素级的分类，使得建成区检测结果更加精细和完整。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115599774B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211610329.0
申请日：2022-12-15
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
Abstract: 本发明公开了一种基于局部时空树回归模型的时空非平稳性分析方法及系统，包括获取数据的时空、空间数据以及非时空属性；计算时间、空间权重，得到时间、空间权重矩阵；对时间、空间权重矩阵进行元素级归约运算，得到时空权重矩阵；利用树结构回归模型，输入空间权重矩阵作为回归权重，进行局部时空回归，得到局部时空树回归模型；根据各时空局部模型计算局部重要性和局部偏依赖，得到数据的时空非平稳性以及非线性交互关系。本发明将时间维度引入空间分析，结合树结构的机器学习模型，实现了数据的时空非平稳性分析以及非线性交互关系分析，从而在时空数据中发现有用的时空信息和知识，从而更好地理解社会和环境的动态。
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公开(公告)号：CN115546544A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211209998.7
申请日：2022-09-30
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 河海大学 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的LiDAR点云与OSM标注信息流耦合分类方法。以图神经网络为理论依据，首先超分割激光雷达点云得到“超点”，并根据超点之间的邻接关系构建超点邻接图；利用PiontNet嵌入超点特征并设计邻接图边特征从而形成完整的图神经网络；再将超点与对应的众源地图平台标注信息关联，将其纳入基于图卷积网络的超点特征更新以实现众源地图平台标注信息全局传递，从而实现地表地物分类。本发明提出的激光雷达点云分类策略可以解决众源地图平台标注的稀疏性，表达众源地图平台标注对其他地物对象的影响，在地表分类上均取得较优的性能，实现了高质量、智能化的城市地表覆盖三维分类。
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公开(公告)号：CN115238766A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210685423.6
申请日：2022-06-17
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)
Abstract: 本发明公开了一种基于全序列卷积神经网络的井震联合油层预测方法，包括：获取地震波数据；获取测井数据，并根据测井数据确定油层位置；对地震波数据进行降噪处理，得到降噪后的数据；利用降噪后的数据计算地震波参数，并采用主成分分析法对地震波参数进行降维处理，得到特征数据；对特征数据进行聚类分析，得到初步地下地层位置；将初步地下地层位置和油层位置进行时深转换，统一尺度；利用统一尺度后的数据构建训练数据集，并将训练数据集输入至全序列卷积神经网络进行处理，得到油层预测结果；对油层预测结果进行可视化处理。本发明显著提高了地震勘探数据中的信息利用率，避免信息损失，为精确地油层预测提供了指导意义。
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公开(公告)号：CN115187720A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210666516.4
申请日：2022-06-13
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 青岛阅海信息服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数字地形分析优化地形渲染的方法，属于摄影测量学技术领域，包括：将地形划分为规则的正方形补丁；将视点可能达到的空间区域划分为若干规则长方体空间区域Cell；对每个Cell计算潜在可见补丁集合；计算地形粗糙度；对于每个Cell计算潜在可见集图像金字塔和地形粗糙度金字塔；四叉树结点更新；进行渲染。与现有技术对比，本发明提出了一个基于视点位置的遮挡剔除方法去避免实时渲染过程中不可见的三角面片，并且可以根据地形粗糙度灵活的调节地形LOD效果，从而动态降低三角形片元数量，从而提升地形的实时渲染效果并且提升渲染帧率。
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公开(公告)号：CN115129719A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210750044.0
申请日：2022-06-28
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 合肥工业大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/29 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06F16/909 , G06F40/295 , G06N5/02 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的定性位置空间范围构建方法，该方法包括：步骤1：位置表达模型构建；步骤2：文本中位置知识结构化抽取；步骤3：基于词向量的相似度计算方法实现地名实体的消歧与融合；步骤4：基于图数据库的位置知识存储和可视化表达；步骤5：基于知识图谱的位置知识查询；步骤6：基于空间关系语义网络的位置空间范围构建；步骤7：基于多层次属性约束模型的位置空间范围构建。本发明实现了基于知识图谱的定性位置空间范围构建，有效解决了人类对现实世界尚未明确空间范围的模糊性位置认知的问题，为地理知识服务和位置智能感知提供参考。
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