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公开(公告)号：CN118154866A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410218655.X
申请日：2024-02-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T17/05 , G06T9/00
Abstract: 本发明涉及三维GIS技术，具体涉及一种基于空间感知的城市级点云语义分割系统及方法，该方法包括下采样将低阶具体特征坐标和颜色通过多组特征提取操作和下采样操作的处理，映射为多尺度高阶抽象特征，挖掘输入数据中隐藏的深层次特征信息；特征增强通过将高阶抽象特征输入到两个特征增强分支模块中进行处理，扩大特征图的感受野并提高模型识别小目标对象的能力；上采样将高阶抽象特征通过多组上采样和特征学习的处理，还原为低阶具体特征，并传播到点云数据的每一个点上，为每个点赋予语义标签。该方法增强了模型对点云局部特征的构建，实现了在不损失特征信息的前提下，扩大模型的感受野，最终实现了高效的城市点云语义分割。
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公开(公告)号：CN114332337B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111588412.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种顾及积云密度的阴影分析与三维可视化方法，基于GPU实现三次场景深度渲染，根据场景深度值计算光线穿透云团的起点和终点，进而在以该起点和终点构建的连续线段上，计算光线穿透云团需要经过的云体素和累计积云密度值，最终通过构建累计积云密度值与阴影颜色之间的关系，实现三维地理场景中积云在地表形成的阴影区域的可视化渲染。本发明可以结合太阳光照条件和云密度参数，在三维地理场景中实现阴影分析，通过计算云团厚度对太阳光线的削弱程度，从而展示了被云遮挡的地表区域内的具有不同明暗度的真实阴影情况。
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公开(公告)号：CN115879633A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211648555.8
申请日：2022-12-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种三维积云超短期时空预测模型结构、系统及模型训练方法，以三维积云序列为研究对象，基于深度学习构建了一种基于3dCLSTM的三维时空预测网络，实现了三维积云的超短期时空预测。在此基础上，设计了一种顾及风速风向的积云瞬时运动计算单元WindGRU嵌入在3dCLSTM网络层间，实现在积云超短期时空预测中考虑风速风向对预测结果的影响，强化了主网络的时空运动建模能力。本发明可以结合三维积云数据集和风矢量数据集，预测超短期时间下，受风速风向影响的积云运动和形变。
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公开(公告)号：CN110716999B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910837543.1
申请日：2019-09-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于包含定性方位和定量距离的位置描述的POI定位方法，其特征在于，包括基于POI数据集构建基于ELLG的语义网，根据POI本体模型构造模型中的概念的实例，作为语义网中的节点；基于ELLG进行定性方位关系的多尺度压缩，构造语义网中的定性方位关系；将位置描述解析为位置语义、定性方位关系和定量距离关系；根据语义网，基于POI本体进行地址相似性匹配，将位置语义中的地址映射为语义网中的相应实例；基于匹配到的相应实例，通过语义网中的定性方位关系和基于ELLG的空间计算推理出满足定性方位上的定量距离关系的目标POI。本发明能够适应面向大范围区域的从定性方位和定量距离描述中定位至POI的应用。
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公开(公告)号：CN111471711A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010267830.6
申请日：2020-04-08
Applicant: 武汉大学中南医院
Abstract: 本发明涉及生物技术领域，公开了EIF5A2调控衰老的作用和机制，通过过表达EIF5A2而引起转录因子BHLHE40和转录因子RHOXF1的差异表达，从而调控衰老相关基因的表达，进而影响衰老；其中，过表达EIF5A2后转录因子BHLHE40上调，转录因子RHOXF1下调。本发明本发明发现通过过表达EIF5A2可引起相关转录因子的差异表达，从而调控衰老相关基因的表达，进而影响衰老；本发明为临床发现快速转化到细胞模型深入机制研究、动物模型以及在动物模型条件下进行药物筛选打下了坚固的基础，为后续建立EIF5A2基因敲除模型鼠以及靶向药物开发等治疗策略的开发提供了理论基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107093207B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710237761.2
申请日：2017-04-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于GPGPU的天然气泄漏扩散的动态可视化方法，由CPU进行泄露扩散范围的顶点阵列生成处理，当CPU将t时刻泄露扩散范围的顶点阵列载入PBO后，针对下一扩散时刻执行顶点阵列生成处理并载入另一个PBO时，由GPU将顶点阵列从PBO传输到三维纹理对象并绘制处理，将浓度值体数据和顶点光照透射率体数据通过GPGPU计算写入三维纹理，通过采样三维纹理完成屏幕像素点颜色值计算，实现了天然气泄漏扩散条件下扩散浓度数据生成和基于球面的动态可视化一体化。本发明使用多尺度采样策略优化了纹理映射效率，利用CPU和GPU异步处理的特性提高了动态渲染性能，展示了天然气泄漏扩散过程中浓度分布的全貌和细节。
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公开(公告)号：CN102509339B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110304282.0
申请日：2011-10-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T15/04
Abstract: 本发明提供一种带纹理约束的三维模型顶点聚类简化方法，在顶点自适应划分过程中，考虑到算法效率，将顶点从几何空间扩展到包含纹理坐标的5维空间；在顶点自适应划分过程中，按照顶点在几何空间和纹理空间的位置对其进行划分；进行误差度量时，分别计算其几何误差和纹理误差，如果误差值大于给定的阈值，则需要对当前节点进行分裂操作；在顶点自适应划分过程中，不进行迭代计算出新顶点的几何位置，而是考虑到节约存储资源和提高算法效率，用原始模型中较为重要顶点作为聚类代表点。本发明通过将纹理误差度量和几何简化有机统一起来，实现了海量复杂三维模型的快速简化，支持城市虚拟场景高效三维可视化。
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公开(公告)号：CN118981942B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410975481.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国长江电力股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02S50/00 , H02S10/10 , H02S10/12 , H02J13/00 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/06
Abstract: 考虑极端气候场景的水风光互补系统功率联合预报方法，用以解决现有技术中目前传统的功率预报模型缺乏考虑极端气候场景条件和预报准确率低的缺陷。该方法基于超定量阈值抽样方法等提取洪水、基于径流干旱指数提取干旱事件和基于时空因素强风识别法提取强风事件等；然后，构建极端气候场景下考虑多维上下限与出力平衡约束的Transformer水风光功率预测模型，以洪水、干旱、强风等极端气候事件和水风光系统的功率历史数据以及与之相关的降雨、蒸发、风速、太阳辐射等气象数据、入库径流等水资源数据作为输入，输出未来时刻的水风光预测功率，以实现对极端气候条件下的高精度水风光功率联合预报。
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公开(公告)号：CN119051847A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410953354.1
申请日：2024-07-16
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国长江电力股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种叠加式数据加解密功能的水电站仿真系统，包括仿真硬件模组，仿真硬件模组用于存储和运行仿真软件，仿真软件包括加密解密模块，加密解密模块用于对原始数据执行如下加解密方法，本发明采用叠加式数据加解密方法，将采集数据转化为二进制数值并组成正方形矩阵，以矩阵点位作为幕布并形成初级加密，将改写作为次级加密，将多个矩阵相互叠加，组合形成预设的字符，并对应生成数组，实现数据加密过程；通过初级加密、次级加密和终极加密，实现多级加密体系，并且采用新颖的多层叠加形成预设字符或图形的加密方式，使加密过程更复杂，数据安全性更高。
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公开(公告)号：CN118981942A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410975481.1
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国长江电力股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02S50/00 , H02S10/10 , H02S10/12 , H02J13/00 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06N5/04 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/06
Abstract: 考虑极端气候场景的水风光互补系统功率联合预报方法，用以解决现有技术中目前传统的功率预报模型缺乏考虑极端气候场景条件和预报准确率低的缺陷。该方法基于超定量阈值抽样方法等提取洪水、基于径流干旱指数提取干旱事件和基于时空因素强风识别法提取强风事件等；然后，构建极端气候场景下考虑多维上下限与出力平衡约束的Transformer水风光功率预测模型，以洪水、干旱、强风等极端气候事件和水风光系统的功率历史数据以及与之相关的降雨、蒸发、风速、太阳辐射等气象数据、入库径流等水资源数据作为输入，输出未来时刻的水风光预测功率，以实现对极端气候条件下的高精度水风光功率联合预报。
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