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公开(公告)号：CN109670236B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201811543128.7
申请日：2018-12-17
申请人： 中国地质大学(武汉)
IPC分类号： G06F30/18 , G06F111/02
摘要： 本发明公开一种基于路划结构与视觉显著度的道路网分层方法，首先，获取可表现道路视觉连续性的路划为基础的感知单元，以捕获典型的视觉神经元的感知特征；其次，对每条路划进行缓冲区操作，从局部的角度计算路划与周边路划相对的几何差异，得到每条路划的初始视觉显著度；再次，从全局的角度，初始视觉显著度结合了尺寸效应与中心效应，以定义路划的综合视觉显著度；最后，所有路划根据其综合视觉显著度由大到小的排序，道路网可根据该排序重新进行层次划分。本发明将人类视觉注意机制引入道路网分层中，模拟人类在处理道路网时基于视觉感知对道路网的层次化，弥补传统道路网分层方法中感知单元仅仅考虑自身特征的不足，符合人类视觉注意机制。
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公开(公告)号：CN109508654B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201811260674.X
申请日：2018-10-26
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明公开了一种融合多任务联合多尺度卷积神经网络的人脸分析方法及系统，先对一张尺寸大小为N×N的待学习的图片，采用关键区域搜索算法从所述图片中提取出K个不同尺度的人脸感兴趣区域，将其作为多尺度CNN三个通道的输入；然后采用CNN分别对K个所述人脸感兴趣区域进行特征提取，得到不同尺度的人脸特征，采用级联的方式将提取到的不同尺度的人脸特征进行融合，得到融合后的特征表达；再将多个任务的损失函数进行融合得到联合损失函数，以所述特征表达作为学习输入，得到关于所述联合损失函数的最优解，从而得到所述多个任务的处理结果。本发明利用任务间的相关性互相促进来，提高了单个任务的预测准确率。
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公开(公告)号：CN107633555B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201710835245.X
申请日：2017-09-15
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明公开了一种基于空间扫描的曲面集相互切割实现方法及系统，该方法及系统提供给用户一种高效处理大量曲面相互切割的技术，能够在单次的扫描过程中完成三角形相交检测、内存调度、重新三角化、结果曲面片产生等多个环节，它可以克服两两切割计算中的多曲面共点、共线、共面及自相交等不一致问题；通过流式加载、维护与扫描平面相交的三角形、尽早产出存储完成的曲面片并释放其占用的内存等多种方法来降低计算所涉及的数据量，降低计算规模；切割过程中每一步的计算不再依赖前一步所有数据处理完毕，每步能够并行完成，特别适合高性能计算环境。
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公开(公告)号：CN109657602A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811541118.X
申请日：2018-12-17
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明提供了一种基于街景数据和迁移学习的自动城市功能分区方法及系统。所述方法及系统是基于街景照片和深度学习技术以及图像分割技术的城市功能区自动识别，通过使用街景照片场景语义信息，结合由图像分割技术获得的分类后的城市区文件数据，自动获取城市功能分区图。本发明可以用于自动且精确识别细粒度的城市功能区，为城市规划和城市环境的发展带来机遇。
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公开(公告)号：CN107633555A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710835245.X
申请日：2017-09-15
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明公开了一种基于空间扫描的曲面集相互切割实现方法及系统，该方法及系统提供给用户一种高效处理大量曲面相互切割的技术，能够在单次的扫描过程中完成三角形相交检测、内存调度、重新三角化、结果曲面片产生等多个环节，它可以克服两两切割计算中的多曲面共点、共线、共面及自相交等不一致问题；通过流式加载、维护与扫描平面相交的三角形、尽早产出存储完成的曲面片并释放其占用的内存等多种方法来降低计算所涉及的数据量，降低计算规模；切割过程中每一步的计算不再依赖前一步所有数据处理完毕，每步能够并行完成，特别适合高性能计算环境。
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公开(公告)号：CN107292919A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710404507.7
申请日：2017-06-01
申请人： 中国地质大学(武汉)
IPC分类号： G06T7/32
摘要： 本发明提供一种面向空间剖分的多尺度居民地匹配方法，包括：选取待匹配地图主干路网，将待匹配地图空间分割成若干道路网眼，并匹配不同比例尺之间道路网眼；在上述匹配后的道路网眼下，构建空白区域骨架线，将道路网眼剖分成群组以及空白区域骨架线网眼；按相同步骤完成小比例尺地图的每个道路网眼的空间剖分；同理，构建大比例尺地图的空白区域骨架线网眼，并提取各道路网眼中的居民地群组；接下来，逐级匹配不同比例尺地图中的居民地群组、空白区域骨架线网眼和居民地实体，最终得到以空白区域骨架线网眼为单元的不同尺度地图之间的映射体系，本发明提出的多级空间剖分和渐进式匹配方法，增强了不同尺度的居民地实体匹配的正确性和可信度。
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公开(公告)号：CN105786760A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610119561.2
申请日：2016-03-02
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明提供了一种基于稀疏块状矩阵压缩存储结构的预条件共轭梯度区域网平差方法，采用一种大规模稀疏矩阵压缩存储算法，对大数据区域网平差中产生的大规模法方程进行压缩存储和运算，有效减少对内存的需求，同时针对压缩矩阵的求逆问题，引入预条件共轭梯度法迭代求解法方程，避免了对压缩矩阵的直接求逆，克服了传统区域网平差中对于大规模法方程的存储和运算难题，提高了数据处理容量和效率。本发明特别适用于中大型测区(500到10000张影像)数据的区域网平差。
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