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公开(公告)号：CN108536647B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201810254612.1
申请日：2018-03-26
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种采用界址点和45°外接矩形进行宗地四至查找的方法，以宗地为基础，通过45°相离外接矩形找到宗地最靠近西南、东南、东北和西北四个方向的分界点，4个分界点切割宗地边界，构成东、西、南、北四段边界判别线，基于相邻宗地的邻接关系进行拓扑查找，能更加合理且完整的确定宗地的四至属性。本发明不仅弥补了当前已有方法的不足，取代了人工判别，极大提高了宗地四至查找的效率，节约时间与人力成本，而且四至查找结果具有很好的准确度，完全满足土地确权的要求。
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公开(公告)号：CN111354083A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010108337.X
申请日：2020-02-21
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于原始激光点云的递进式建筑物提取方法，包括以下步骤：步骤1：对原始激光点云采用渐进数学形态学滤波，分离非地面点；步骤2：采用改进的3D-Hough转换算法检测非地面点中的平面，并以该平面提取建筑物点云，并将其投影至二维平面；步骤3：采用相邻点方位角阈值法来确定所述建筑物点云的关键点；步骤4：基于所述建筑物点云的关键点，利用RANSAC拟合得到建筑物的初始轮廓线；步骤5：利用规则化算法对所述建筑物初始轮廓线进行规则化，得到规则化的建筑物轮廓线。本发明提供了一整套完整的从原始点云到建筑轮廓线的提取流程，可以直接从获取的激光雷达点云数据开始处理，能够依据需求调整所提取的点云类型、范围和精度。
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公开(公告)号：CN109886844A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910219511.5
申请日：2019-03-21
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Abstract: 基于贝叶斯网络模型的房屋登记数据关联楼盘表方法，该方法通过贝叶斯网络模型实现了房屋登记数据和楼盘表中户数据批量自动关联，相较于传统的通过依据坐落关系人工逐户判断关联的方式，本发明的关联效率提升了约十倍。
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公开(公告)号：CN108536647A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810254612.1
申请日：2018-03-26
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种采用界址点和45°外接矩形进行宗地四至查找的方法，以宗地为基础，通过45°相离外接矩形找到宗地最靠近西南、东南、东北和西北四个方向的分界点，4个分界点切割宗地边界，构成东、西、南、北四段边界判别线，基于相邻宗地的邻接关系进行拓扑查找，能更加合理且完整的确定宗地的四至属性。本发明不仅弥补了当前已有方法的不足，取代了人工判别，极大提高了宗地四至查找的效率，节约时间与人力成本，而且四至查找结果具有很好的准确度，完全满足土地确权的要求。
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公开(公告)号：CN119129031A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411153665.6
申请日：2024-08-21
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Inventor： 杨文 , 张卫强 , 杨硕文 , 赵昕 , 白畯文 , 郑永新 , 白东玉 , 潘天任 , 成蕾 , 黄迪 , 保振永 , 吴小东 , 吴弦骏 , 李念容 , 沈巧玲 , 张一丁 , 张镇宇
IPC: G06F30/12 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06F40/18 , G06F16/16 , G06F3/0481 , G06F3/0484 , G06F3/04847
Abstract: 本申请公开了一种基于CityMaker的Revit模型批量整合方法、装置、存储介质、设备，包括以下步骤：步骤S1：创建目标模型；步骤S2：合并单个源模型的要素类；步骤S3：建立模型批量整合的配置文件；步骤S4：整合源模型到目标模型。该方法能实现Revit模型到FDB模型的数据结构简化、源FDB模型到目标FDB模型的定向自动替换和整合、整合后FDB模型的优化、Revit模型属性到FDB模型属性的批量转换、FDB模型空间索引与空间范围的批量自动计算。通过本发明能够充分利用空闲的计算机资源，极大缩减模型整合时间，有效提高模型整合效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118196568B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410614073.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 云南大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及遥感影像分类与目标检测技术领域，公开了一种风力发电机深度学习检测结果优化方法及系统，为了解决现有技术中存在精确率和召回率难以兼得的问题，方法采用获取拍摄的包含风机的正射影像，建立深度残差网络RESET34骨架模型，同时对测试影像完成初步检测；定义目标对象属性，对目标对象的分布特征进行定义，构建风机分布特征的事件，通过统计方法估算其条件概率；采用贝叶斯公式计算得到最终置信度；提取原始置信度和最终置信度大于等于阈值的检测对象，并计算检测精度指标，得到最终评价结果。系统包括影像处理模块、置信度计算模块、评价结果输出模块。本发明提高对风机的准确识别能力，减少误识别的可能性。
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公开(公告)号：CN118097339B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410502536.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N20/00 , G06T3/60 , G06V20/17
Abstract: 本申请涉及遥感影像目标识别领域，特别涉及一种基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法和装置。本发明通过无人机航飞和空中三角测量，形成DEM、DOM以及原始影像精确的POS数据；然后基于DOM手工绘制目标对象矩形样本；再在POS数据的辅助下，基于摄影测量共线方程，计算出矩形样本角点在对应影像上的像点坐标；最后在原始影像上利用最小外接矩形重构矩形样本。本发明提出的基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法，仅一次手工绘制即可扩充约数倍乃至数十倍的增强样本，有助于提升深度学习模型的泛化能力和应用效果；该方法具有参数设定简单、稳定可靠、在确保样本标识准确的情况下大幅度提升其制作效率的特点。
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公开(公告)号：CN118196568A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410614073.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 云南大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及遥感影像分类与目标检测技术领域，公开了一种风力发电机深度学习检测结果优化方法及系统，为了解决现有技术中存在精确率和召回率难以兼得的问题，方法采用获取拍摄的包含风机的正射影像，建立深度残差网络RESET34骨架模型，同时对测试影像完成初步检测；定义目标对象属性，对目标对象的分布特征进行定义，构建风机分布特征的事件，通过统计方法估算其条件概率；采用贝叶斯公式计算得到最终置信度；提取原始置信度和最终置信度大于等于阈值的检测对象，并计算检测精度指标，得到最终评价结果。系统包括影像处理模块、置信度计算模块、评价结果输出模块。本发明提高对风机的准确识别能力，减少误识别的可能性。
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公开(公告)号：CN118097339A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410502536.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N20/00 , G06T3/60 , G06V20/17
Abstract: 本申请涉及遥感影像目标识别领域，特别涉及一种基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法和装置。本发明通过无人机航飞和空中三角测量，形成DEM、DOM以及原始影像精确的POS数据；然后基于DOM手工绘制目标对象矩形样本；再在POS数据的辅助下，基于摄影测量共线方程，计算出矩形样本角点在对应影像上的像点坐标；最后在原始影像上利用最小外接矩形重构矩形样本。本发明提出的基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法，仅一次手工绘制即可扩充约数倍乃至数十倍的增强样本，有助于提升深度学习模型的泛化能力和应用效果；该方法具有参数设定简单、稳定可靠、在确保样本标识准确的情况下大幅度提升其制作效率的特点。
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公开(公告)号：CN118095096A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410313783.2
申请日：2024-03-19
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司糯扎渡水电厂
Abstract: 本申请公开了一种基于广度优先搜索的控制网坐标概算方法包括以下步骤：步骤S1：获取控制网观测数据、投影参数以及已知点数据；步骤S2：采用完整控制网数据评估依据现场勘测实体绘制的简化三维图像中各未知点，得到最优化解算路径；步骤S3：对最优化解算路径中各已知点进行基于广度优先搜索的坐标概算，得到三维网络未知点概算坐标；步骤S4：比对现场勘测实体的已有数据中各点坐标与三维网络未知点概算坐标，验证三维网络未知点概算坐标，得到验证概算数据，评估控制网验证概算数据的平差结果，得到平差控制网坐标数据。该方法能快速、准确得到更接近真实位置的控制网未知点的概算数据。
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