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公开(公告)号：CN117671415A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311538552.3
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06T5/73 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T5/60
Abstract: 本申请公开了一种多场景裂隙精细化提取方法及系统，所述方法包括：获取不同场景的裂隙历史数据，构建裂隙样本数据集；基于U‑Net深度学习网络，创建初始的裂隙精细化提取网络模型；将裂隙样本数据集输入到初始的裂隙精细化提取网络模型中进行迭代训练，得到训练完备的裂隙精细化提取网络模型；获取实时裂隙数据，将实时裂隙数据输入到训练完备的裂隙精细化提取网络模型中，得到裂隙提取结果。本发明能够在多噪声场景中增强对图像中重要空间信息的捕获能力，解决长程依赖问题，实现远距离像素点的信息交互；同时，在多种裂隙场景中能够使得采样点被有效约束在裂隙像素上，提高裂隙检测精度和视觉效果。
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公开(公告)号：CN115619950B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202211258278.X
申请日：2022-10-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T17/05 , G06T17/20 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的三维地质建模方法，包括：获取三维地质模型样本集，并对所述三维地质模型样本集进行预处理；对所述预处理后的三维地质模型样本集进行掩膜处理，以提取出钻孔数据后，构建训练数据集；基于所述训练数据集，对待训练的三维地质建模模型进行训练，获得训练完成的三维地质建模模型，其中，所述三维地质建模模型至少包括依次连接的编码层、线性映射层、Transformer解码层以及逆映射层，其中，所述编码层用于对训练数据进行地层编码和位置编码；获取采集的钻孔数据，将所述钻孔数据输入至所述三维地质建模模型中，以生成三维地质模型。本发明解决了目前不能对三维地质模型的全局关系进行建模的问题。(56)对比文件贾志宾;曹凯;杨志强.一种基于钻孔数据的优化三维地质建模方法.科学技术与工程.2017,第17卷(第17期),第178-183页.尚福华;杨彦彬;杜睿山.基于TIN-Octree的三维地质模型构建方法研究.计算技术与自动化.2019,第38卷(第4期),第121-125页.Zhao, YB等.New method for estimatingstrike and dip based on structuralexpansion orientation for 3D geologicalmodeling.Frontiers of Earth Science.2021,第15卷(第3期),第676-691页.Yuyang Liu.Research Status of andTrends in 3D Geological Property ModelingMethod:A Review.Applied Science.2022,第12卷(第11期),全文.
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公开(公告)号：CN116226305A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211710932.6
申请日：2022-12-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种三维模型数据一体化组织方法及装置，方法包括：基于预先设置的要素定义方法，对三维场景的各个要素进行要素类划分；对划分出的各个要素类进行分析，筛选出各个要素类的几何数据和非几何数据；按照预设的转换方式，分别对所述几何数据和非几何数据分别进行转换，以得到几何存储数据和非几何存储数据；基于所述几何存储数据和非几何存储数据，建立数据库表结构，将建立的数据库表结构存储入库。本发明解决了现有技术中缺少同一地上下多种格式数据组织方法和缺少将更为复杂的三维地址模型纳入地下模型数据进行一体化考虑的技术问题。
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公开(公告)号：CN112766154B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110068195.3
申请日：2021-01-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种高分辨率SAR图像建筑物叠掩提取方法，包括：对高分辨率SAR图像进行预处理；基于多尺度梯度特征提取建筑物叠掩；利用各叠掩的形状变异参数划分建筑物的类型；针对识别到的单栋高层建筑物叠掩区，利用边界条带扫描算法提取叠掩；针对识别到的存在重叠现象的高层建筑物叠掩区，在有建筑物分布矢量数据辅助的情况下，基于矢量边界分割然后进行边界条带扫描提取叠掩，在无建筑物分布矢量数据辅助的情况下，采用灰度量化边界分割和边界条带扫描算法相结合提取叠掩。本发明综合多尺度梯度特征与边界条带扫描提取建筑物的叠掩区，既保留了对中低层建筑物的细节识别能力，又提高了识别高层建筑物的准确性和完整度，从而提高建筑物高度信息估计的实用性与准确性。
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公开(公告)号：CN109326004B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201810853101.1
申请日：2018-07-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种水系沉积物采样点的自动化布置方法，包括：S1将地形等高线数据转化为规则格网DEM模型，并消除平地与洼地；S2计算模型中每个栅格的水流方向及汇流累积量，根据预设汇流量阈值对栅格过滤得到初步水系网；S3对初步水系网分级后布置采样点，并计算采样点坐标；S4计算每个公里网格的格点坐标以及中心坐标，公里网格为均分为多个小格的大格，对采样点排序，根据坐标依次判断采样点所处的大格并对采样点编定大格编号，以及判断该采样点所处的小格并对该采样点编定小格编号，合并采样点的大格编号和小格编号形成所述采样点的编号。本发明的有益效果：解决了人工布置方法效率低下的问题，大大提高了水系沉积物测量的工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119670A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111441220.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机获取河流视频的流速测量方法，使用智能手机相机获取河流视频，同时记录智能手机的姿态信息和相机内参数，用于对河流图像进行几何校正；通过对河流图像序列进行图像增强得到河流增强图像序列，采用A‑KAZE算法进行特征点检测，采用GPU并行加速的LK稀疏光流算法进行特征点跟踪，由跟踪到的特征点计算流速矢量，采用网格插值方法计算时均流场，得到视场范围内全局流速分布。本发明采用上述流速测量方法，有效提升了现场测流的效率，并且能够适应不同复杂程度的测量环境，实时性和稳定性更好。
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公开(公告)号：CN112883796A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110069225.2
申请日：2021-01-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于叠掩信息的SAR图像多类型建筑物高度估计方法。该方法包括：从高分辨率SAR图像中提取建筑物的叠掩区，按叠掩区的形状变异参数对所述叠掩区进行定性分类，分为：低层建筑物叠掩区、中层建筑物叠掩区和高层建筑物叠掩区；采取不同提取方法分别提取所述低层建筑物叠掩区、所述中层建筑物叠掩区和所述高层建筑物叠掩区的叠掩尺寸信息；根据叠掩尺寸信息结合建筑物的成像几何关系估算建筑物高度。本发明根据不同建筑物类别采取不同建筑物高度信息提取方法，能有效的提取出较为准确的楼层高度信息。
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公开(公告)号：CN107578064B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201710729501.7
申请日：2017-08-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于超像素利用极化相似性参数的海面溢油检测的方法，步骤如下：获得原始的极化SAR影像，选取所述极化SAR影像的研究区域，对所述研究区域进行滤波处理，对研究区域进行相干矩阵的生成和PauliRGB影像的提取；对所述相干矩阵进行特征值‑特征矢量分解，得到相干矩阵的特征值；利用所述相干矩阵的特征值计算相干矩阵的自相似系数；利用所述PauliRGB影像生成研究区域的超像素；结合所述自相似系数和研究区域的超像素，遍历研究区域，生成相似性参数超像素特征影像；对所述相似性参数超像素特征影像进行分类，得到油膜检测结果。本发明能够减少噪声影响、有效提高油膜检测结果精确度。
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公开(公告)号：CN107609577B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710729485.1
申请日：2017-08-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种利用随机森林的极化SAR海面油膜提取方法，步骤如下：获得原始的极化SAR影像，对极化SAR影像预处理，选取极化SAR影像的研究区域，对研究区域进行滤波处理，然后进行相干矩阵的提取，得到相干矩阵和相干矩阵的特征值；利用相干矩阵的特征值对相干矩阵进行计算，得到若干油膜特征；选取油膜样本、类油膜样本和海水样本构成原始样本集，在原始样本集中选取若干子样本集，利用油膜特征对子样本集进行训练，得到随机森林模型；利用随机森林模型中的基尼系数提取油膜特征的贡献度；油膜特征构成油膜特征向量集，基于所述随机森林模型对油膜特征向量集进行分类，获得油膜提取结果。本发明能有效提高油膜提取结果精确度、减小噪声影响。
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公开(公告)号：CN109523576A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811223724.7
申请日：2018-10-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种顾及地物特征的Mean Shift滤波方法，包括如下步骤，S1对待滤波极化的SAR图像进行极化白化滤波，得到单波段的滤波图像；S2计算该滤波图像中各个区域的变差系数；S3基于等效视数计算各个区域的异质程度阈值，并基于等效视数与对应的变差系数之间的关系，确定异质程度阈值与对应的变差系数之间的联系，比较各个像元与该像元所在区域的异质程度阈值，将滤波图像中的像元分为同质像元和异质像元；S4对异质像元使用最小均方误差滤波进行滤波，对同质像元使用综合了变差系数的Mean Shift滤波进行滤波；S5得到最终的滤波结果。有益效果：能够对不同异质程度的像元进行区别滤波，且算法简单。
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