公开(公告)号：CN116977289A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310813991.4

申请日：2023-09-21

Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司 ,  中南大学

Inventor： 梅松华 ,  茆大炜 ,  张云生 ,  杨振 ,  潘德咏

IPC: G06T7/00 ,  G06T17/00 ,  G06T3/00 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明公开了一种位移变形检测方法、尺度转换因子估计方法及终端设备，以激光点云为媒介，准确估算出监测影像上任意点的尺度转换因子，在计算出影像面的位移后，可以利用此尺度转换因子转换为真实尺度下的位移参数。本发明的方法适用于无法布设靶标的视觉位移监测区域及其余监测区域，极大地节省了人力成本，提高了尺度转换因子估计准确性，进而提高了真是尺度下位移参数的计算准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN114926469A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210443785.4

申请日：2022-04-26

Applicant: 中南大学

Inventor： 张云生 ,  姚建国 ,  李海峰 ,  张睿祥

IPC: G06T7/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开的一种语义分割模型训练方法、语义分割方法，该训练方法包括辅助任务和语义分割任务，辅助任务和语义分割任务采用相同的主干框架KP‑FCNN；在辅助任务中，使用大规模的无标签航空激光点云数据对特征学习模型进行训练，且在正负样本选择阶段，在挖掘的最难负样本基础上利用聚类算法去除特征相似的负样本，使模型在辅助任务中学习空间不变性信息基础上考虑特征相似性；将训练后的特征学习模型的权重参数作为语义分割模型参数的初始值，实现语义分割任务的信息增益，超越基准监督网络，特别是在语义标签严重不足时，极大的提升分类精度。

公开(公告)号：CN113780451A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111088489.9

申请日：2021-09-16

Applicant: 中南大学 ,  中国人民解放军63921部队

Inventor： 李海峰 ,  阮航 ,  庞垠 ,  张云生 ,  施庆章

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了时空大数据的时态数据内蕴模式聚类分析方法，方法包括步骤：获取点云数据，使用持续同调方法获得持续图；计算持续图的SW距离；计算拓扑几何混合距离；使用聚类算法最小化每个簇的中心和簇内数据点之间的距离来优化簇；调整轮廓系数后重复聚类操作，选择适当的聚类；使用评价指标分析聚类结果，并使用UMAP可视化综合控制数据集的拓扑几何混合距离度量空间。本发明所提取的结构从整体上反映了各个城市路网的规则性，还发现了潜在的子结构；结合城市GDP总量信息，对数据潜在结构进行分析，发现其结构划分于城市经济水平和地理区位因素相关。

公开(公告)号：CN113704641A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202110994340.0

申请日：2021-08-27

Applicant: 中南大学 ,  湖南航天远望科技有限公司

Inventor： 李海峰 ,  肖俊 ,  张云生 ,  施庆章 ,  叶帮玲

IPC: G06F16/9537 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑分析的时空大数据潜在结构分析方法，步骤包括：获取时间序列并计算其汉克尔矩阵，并输入自动编码器的编码器，分别作用于每一行以产生相空间的估计值；解码器将作为输入，用来重构编码器和解码器通过组合并最小化X和之差进行训练；自动编码器训练完毕之后，仅使用编码器从训练数据或新的测试数据中生成嵌入，将数据嵌入到所述相空间中；对嵌入后的相空间使用多参数持续同调过程，得到向量或者持续性内核，对向量使用XGBoost分类器进行分类，对持续性内核使用内核支持向量机分类。本发明能自动重构时态数据动力学的潜在结构并保留原始相空间中的拓扑结构，同时捕获不同动态的时间序列的模式。

公开(公告)号：CN110070567B

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN201910347455.3

申请日：2019-04-28

Applicant: 中铁七局集团有限公司 ,  中铁七局集团有限公司勘测设计研究院 ,  中南大学

Inventor： 赵少强 ,  桂文才 ,  冯丹 ,  王英 ,  刘建伟 ,  李二伟 ,  谭若愚 ,  张云生 ,  邹滨

IPC: G06T7/30 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明公开了一种地面激光点云配准方法，通过原始点云数据自动估计点云的平均间距和长度，获取建立点云金字塔的体素格网大小。在金字塔点云顶层，建立所有点的FPFH特征，然后通过双向一致性检测获得初始匹配，可以快速有效实现点云的初始配准。在此基础上，利用初始匹配结果邻域内的的三维点进行由粗到精的ICP优化，在大幅减少参与ICP点云数量的同时，同名点邻域内的点云信息更丰富，有利于ICP算法迭代快速收敛。