一种不动产权籍调查表自动化生产方法

    公开(公告)号:CN112860836B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202110211721.7

    申请日:2021-02-25

    Abstract: 本发明公开了一种不动产权籍调查表自动化生产方法。它包括如下步骤,步骤一:以宗地为单位对地籍测绘成果进行分割;步骤二:对步骤一分割后的宗地图形分别计算其界址标示信息;步骤三:对步骤一分割后的宗地图形分别计算其界址签章信息;步骤四:对步骤一分割后的房屋图形计算房屋面积、建筑结构信息;步骤五:通过程序读取地籍调查台账信息,并根据宗地代码属性与图形信息进行关联;步骤六:利用Jacob,调用系统Word程序输出不动产权籍调查表。本发明克服了现有技术中自动化程度不高、实现和维护难度大、数据处理效率低等问题;具有能实现外业地籍调查成果中宗地及房屋信息快速、高效、自动化的提取及制表的优点。

    一种复杂水工建筑模型与三维地形的智能无缝镶嵌方法

    公开(公告)号:CN115330978A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210909573.0

    申请日:2022-07-29

    Abstract: 本发明公开了一种复杂水工建筑模型与三维地形的智能无缝镶嵌方法。它包括如下步骤,步骤一:模型地下结构标记:步骤二:模型底面高度图生成;步骤三:高度图形态学优化处理;步骤四:不同层级高程偏移值计算;根据三维地形瓦片不同层级切换的视点高度,近似估算三维渲染过程中远近裁剪面的距离,计算符合深度缓存精度条件下的最小高程差;步骤五:三维地形瓦片生成与更新;根据3DGIS场景要求的三维地形瓦片分幅和命名规则,同时考虑不同层级的高程偏移值条件,对水工建筑模型底面高度图生成三维地形瓦片,并对已有的地形瓦片进行局部替换和更新。本发明具有实现复杂水工建筑模型与三维地形场景的无缝贴合,提升模型场景的展示效果的优点。

    一种等高线负向地貌智能识别方法

    公开(公告)号:CN108021878B

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN201711240723.9

    申请日:2017-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种等高线负向地貌智能识别方法。它包括如下步骤:进行等高线封闭处理;顺序查找封闭等高线,设为La;基于线缓冲区获取La相邻等高线Lb;根据等高线La和Lb的高程值,相互包含关系,以及Lb的闭合性判断La和Lb的类型(正向地貌,负向地貌和存疑待定),判断完后进行循环处理,直至全图等高线判断完;对标记存疑的等高线再进行如上判断;实现等高线负向地貌的智能识别。本发明克服了利用现有技术将国标地形图数据转换为军标数据进行地图出版时,不能自动识别等高线负向地貌、添加洼地示坡线的缺点;具有计算和判断方法快,识别率高,降低人工参与程度,满足国标地形数据转换为军标数据进行地图生产的应用需求的优点。

    一种等高线负向地貌智能识别方法

    公开(公告)号:CN108021878A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201711240723.9

    申请日:2017-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种等高线负向地貌智能识别方法。它包括如下步骤:进行等高线封闭处理;顺序查找封闭等高线,设为La;基于线缓冲区获取La相邻等高线Lb;根据等高线La和Lb的高程值,相互包含关系,以及Lb的闭合性判断La和Lb的类型(正向地貌,负向地貌和存疑待定),判断完后进行循环处理,直至全图等高线判断完;对标记存疑的等高线再进行如上判断;实现等高线负向地貌的智能识别。本发明克服了利用现有技术将国标地形图数据转换为军标数据进行地图出版时,不能自动识别等高线负向地貌、添加洼地示坡线的缺点;具有计算和判断方法快,识别率高,降低人工参与程度,满足国标地形数据转换为军标数据进行地图生产的应用需求的优点。

    一种大规模实景三维数据的智能合并方法

    公开(公告)号:CN114742949B

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202210402246.6

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种大规模实景三维数据的智能合并方法。它包括如下步骤,步骤1:根据实景三维数据瓦片的层级划分结构,分析应进行数据合并的最小层级和最大层级;步骤2:定义最小层级和最大层级间构建瓦片金字塔的链接规则和命名规则,分析实景三维数据并构建瓦片的层级链接关系;步骤3:在已构建的层级链接关系基础上,对层级间切换的距离或像素阈值开展优化计算;步骤4:根据已构建的层级链接关系和切换阈值,对数据开展逐级合并,生成优化后的实景三维数据。本发明对标准osgb格式的实景三维数据进行处理,通过层级结构重映射、破碎瓦片合并、层级切换系数调整等优化操作,在保证数据通用性的前提下提高数据的加载和显示效率。

    基于时间点过程神经网络模型的道路交叉口拥堵预测方法

    公开(公告)号:CN116311887A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211673867.4

    申请日:2022-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间点过程神经网络模型的道路交叉口拥堵预测方法。它包括如下步骤,首先,在空间关联建模过程中,通过将多个交叉口的空间区域拥堵变化模式融合到单个交叉口级,构建空间关联模块;其次,在双粒度时间关联建模过程中,通过时间点过程捕获拥堵事件时间粒度,并进一步与门控循环网络单元集成、构建新的神经点过程门控循环单元,通过新的神经点过程门控循环单元,分别对拥堵在不同时间粒度下建模,得到双粒度时间关联模块;最后,基于序列得到序列架构和时空关联模块建立时空点过程神经网络模型,进行参数优化,实现拥堵事件的多步预测。本发明具有针对精细化的城市交叉口车道间、信号周期内拥堵事件预测,预测精度高的优点。

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