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公开(公告)号：CN116303260A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310565859.6
申请日：2023-05-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/13 , G06F16/172 , G06F16/17
Abstract: 本发明提供了一种基于R树连续索引的缓冲区融合并行方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：获取待处理矢量图层，并构建待处理矢量图层中所有要素几何图形的缓冲区，得到初始缓冲区集合和初始缓冲区集合的ID集合；基于初始缓冲区集合和初始缓冲区集合的ID集合，构建R树索引；基于R树索引，并行确定出初始缓冲区集合中各个初始缓冲区对应的目标缓冲区集合，其中，目标缓冲区集合包含与各个初始缓冲区之间存在对应关系的初始缓冲区；分别对各个初始缓冲区对应的目标缓冲区集合中的缓冲区进行求并处理，得到待处理矢量图层的缓冲区融合结果，解决了现有的图层级要素缓冲区的融合方法效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115937439A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310188859.9
申请日：2023-03-02
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种城市建筑三维模型的构建方法、装置及电子设备，包括：获取待构建的城市建筑数据；其中，所述城市建筑数据包括地理位置数据、建筑高度数据和矢量轮廓；获取所述城市建筑数据对应的遥感解译成果，并对所述遥感解译成果进行邻近矢量归一化处理得到归一化解译成果；其中，所述归一化解译成果包括至少一个矢量轮廓组和每个所述矢量轮廓组对应的建筑属性数据，所述矢量轮廓组包括至少一个所述矢量轮廓；基于所述地理位置数据、所述建筑高度数据和所述归一化解译成果，构建所述城市建筑数据对应的建筑三维模型。本发明可以有效提高构建城市建筑三维模型的效率，还可以显著降低构建城市建筑三维模型所需的人工成本。
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公开(公告)号：CN115858519A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310166285.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06V10/26
Abstract: 本发明提供了一种DEM平整方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：获取待处理区域的遥感影像数据和DEM数据；基于深度神经网络语义分割模型、遥感影像数据和待处理区域的开源建筑矢量数据，确定出遥感影像数据的建筑语义图；基于遥感影像数据的建筑语义图，确定出遥感影像数据中的连通区域的建筑语义图；基于遥感影像数据中的连通区域的建筑语义图，对DEM数据进行平滑处理，得到目标DEM数据，解决了现有的DEM平整方法的效率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118247602B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410414486.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种基于图像生成方式的缺陷零样本生成方法、装置及设备，包括：获取第一场景对应的无缺陷图像和第二场景对应的缺陷图像；通过预先训练的缺陷图像抠图模型，识别缺陷图像中包含的缺陷，以生成缺陷遮罩贴图；对无缺陷图像和缺陷遮罩贴图进行合成，得到第一场景对应的初始缺陷图像；通过预先训练的图像和谐化模型，对初始缺陷图像中的前景或背景进行调整，以使调整后的初始缺陷图像的前景与其背景和谐，得到第一场景对应的目标缺陷图像。本发明可以为基于深度学习的缺陷检测提供大量的缺陷图像。
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公开(公告)号：CN118711166A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410760568.7
申请日：2024-06-13
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/62 , G06V30/148 , G06V30/146 , G06V30/186 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供了一种工业指针仪表检测读数识别方法、装置、设备及介质，包括：获取待检测图像；通过目标检测模型，从待检测图像中提取多尺度的第一特征图，基于多尺度的第一特征图构建多尺度的高级语义特征信息，对多尺度的高级语义特征信息进行逐层特征融合处理，以从待检测图像中提取出仪表图像；通过语义分割模型，从仪表图像中提取多尺度的第二特征图，对多尺度的第二特征图进行局部及全局注意处理，以生成仪表图像对应的指针及刻度掩膜图像；基于指针及刻度掩膜图像，确定待检测图像对应的仪表读数结果。本发明可以显著提高工业指针仪表检测读数识别的精度，从而提高工业场景在不同仪表的安全使用，保证工业生产能够稳定进行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118537554A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410627586.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉大模型的耕地细化提取方法、装置、设备及介质，包括：获取待分割遥感影像；通过预先训练的成片耕地语义分割模型，基于所述待分割遥感影像生成成片耕地提取结果；以及通过预先训练的全局细粒度分割大模型，基于所述待分割遥感影像生成全局细粒度分割结果；对所述成片耕地提取结果和所述全局细粒度分割结果进行融合，得到目标耕地细化提取结果。本发明可以获得细化合理、精确的高细粒度耕地地块，改善现有耕地提取技术细分级别不够、边界不准确等问题。
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公开(公告)号：CN118193586B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410359214.1
申请日：2024-03-27
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/22
Abstract: 本发明提供了一种海量点云数据场景下最近邻点云的搜索方法和装置，该搜索方法中，设计了一种双层哈希表结构的点云空间索引，能够基于双层哈希表结构的点云空间索引快速确定各立方体网格中的所有点云，这样在搜索查询点云的最近邻点云时，能够快速的进行目标立方体网格内的搜索和邻域搜索，进而得到查询点云的最近邻点云，也就是在海量点云数据场景下，能够大大提高最近邻点云的搜索速度。
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公开(公告)号：CN118038385A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410362084.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/54 , G06V20/17 , G06V20/62 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G08G1/017
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机的违法占用应急车道的AI检测方法及装置，包括：控制无人机沿预设航线对目标道路进行巡检，并控制无人机以第一焦距采集目标道路对应的巡检图像；通过预先训练的多任务检测模型，针对巡检图像执行车辆检测任务和车道分割任务，得到车辆检测结果和应急车道分割结果，以判断是否存在位于目标道路中的应急车道内的车辆；如果是，控制无人机以第二焦距采集车辆对应的车辆图像；基于车辆图像得到违法占用检测结果和/或车牌识别结果。本发明可以准确地对车辆违法占用应急车道的情况进行检测，还可以显著降低检测违法占用应急车道所需的运算量，有助于降低对硬件的要求和检测成本。
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公开(公告)号：CN117710602B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410153902.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向稀疏网格三维数据的建筑物重建方法、装置及设备，包括：获取目标区域对应的稀疏网格三维数据；对稀疏网格三维数据进行随机点稠密采样处理，得到初始稠密三维点云数据和初始稠密三维点云数据中每个点对应的颜色数据；对初始稠密三维点云数据内的树木点和/或地面点进行过滤，得到中间稠密三维点云数据；基于中间稠密三维点云数据生成目标掩码图像，并利用目标掩码图像对中间稠密三维点云内的离散噪声数据进行过滤，得到目标稠密三维点云数据；根据目标稠密三维点云数据和目标屋顶纹理图像，对目标区域内的建筑物进行矢量建模，得到目标区域对应的矢量结果。本发明可以高效获取三维城市建筑物的矢量结果，实现大规模的城市建模。
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公开(公告)号：CN117710602A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410153902.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向稀疏网格三维数据的建筑物重建方法、装置及设备，包括：获取目标区域对应的稀疏网格三维数据；对稀疏网格三维数据进行随机点稠密采样处理，得到初始稠密三维点云数据和初始稠密三维点云数据中每个点对应的颜色数据；对初始稠密三维点云数据内的树木点和/或地面点进行过滤，得到中间稠密三维点云数据；基于中间稠密三维点云数据生成目标掩码图像，并利用目标掩码图像对中间稠密三维点云内的离散噪声数据进行过滤，得到目标稠密三维点云数据；根据目标稠密三维点云数据和目标屋顶纹理图像，对目标区域内的建筑物进行矢量建模，得到目标区域对应的矢量结果。本发明可以高效获取三维城市建筑物的矢量结果，实现大规模的城市建模。
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