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公开(公告)号：CN107145550B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710285684.8
申请日：2017-04-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像目标检测基准库的构建方法及装置，包括：获取第一影像数据和所述第一影像数据对应的第一面状数据；对所述第一影像数据进行分块，生成第二影像块；获取所述第一面状数据的最小包络矩形，生成第二面状数据；根据所述第二影像块和所述最小包络矩形的经纬度坐标，将坐标范围位于所述第二影像块的坐标范围内的第二面状数据集成为第三面状数据；根据所述第二影像块和所述第三面状数据，生成标签文件；根据所述第二影像块和所述标签文件，构建数据库。本发明通过对影像数据进行分块，并获取面状数据的最小包络矩形，然后将对应于同一影像块的面状数据进行集成，并生成影像块对应的标签文件，从而实现数据库的快速构建。
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公开(公告)号：CN106908479B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201710130294.3
申请日：2017-03-07
Applicant: 中南大学
IPC: G01N25/54
Abstract: 本发明公开了一种狭长空间可燃液体蒸气爆燃及抑爆试验系统，包括隧道平台本体、模拟可燃液体蒸气爆燃子系统、隧道可燃液体蒸气爆燃试验数据采集系统及可燃液体蒸气爆燃抑爆系统。本发明的技术效果在于，给出了一种功能齐全、安全可控且可重复进行模拟实验的隧道等狭长空间可燃液体蒸气爆燃及抑爆模拟实验平台，能够模拟不同的泄漏表面、空间内燃料的不同蒸发情况、不同纵向通风情况以及在隧道不同横纵向坡度情况下的可燃液体蒸气爆燃情况，并能针对爆燃情况进行相应的抑爆模拟实验，对于进行隧道等相关领域内的可燃液体蒸气爆燃实验具有积极的作用。
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公开(公告)号：CN106650663B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201611192248.8
申请日：2016-12-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种建筑物真伪变化的判定方法，具体是：首先，从阴影信息入手基于空间拓扑一致性分析确定某城区的不同时相高分辨率遥感影像中对应建筑物及阴影的位置关系；然后，为具有对应关系的建筑物构造其局部建筑区域对，这些区域对均包含对应的建筑顶部边缘；最后，基于局部建筑区域内建筑顶部边缘结构的特征描述建立真伪变化判定指数，比较对应建筑物的局部建筑区域是否含有相似建筑顶部边缘结构信息，进而判定建筑物是否发生伪变化。应用本发明方法，能对建筑物的真伪变化进行精准判定。本发明还公开一种伪变化去除方法，结合上述建筑物真伪变化的判定方法，去除的伪变化像元可达90％以上，并且无误去除真变化像元现象，取得好的效果。
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公开(公告)号：CN107145550A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710285684.8
申请日：2017-04-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种遥感影像目标检测基准库的构建方法及装置，包括：获取第一影像数据和所述第一影像数据对应的第一面状数据；对所述第一影像数据进行分块，生成第二影像块；获取所述第一面状数据的最小包络矩形，生成第二面状数据；根据所述第二影像块和所述最小包络矩形的经纬度坐标，将坐标范围位于所述第二影像块的坐标范围内的第二面状数据集成为第三面状数据；根据所述第二影像块和所述第三面状数据，生成标签文件；根据所述第二影像块和所述标签文件，构建数据库。本发明通过对影像数据进行分块，并获取面状数据的最小包络矩形，然后将对应于同一影像块的面状数据进行集成，并生成影像块对应的标签文件，从而实现数据库的快速构建。
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公开(公告)号：CN106873364A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201611267753.4
申请日：2016-12-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种智能机器人的任务优先级确定方法，面向多个着火点，包括：获取各个着火点的各个影响因素的实测值；根据所述各个着火点的各个影响因素的实测值，计算各个着火点的各个影响因素对着火点优先级的隶属度以及对评价等级的隶属度；根据所述各个着火点的各个影响因素对着火点优先级的隶属度，计算各个着火点的各个影响因素的权重；根据各个着火点的各个影响因素对评价等级的隶属度和所述各个着火点的各个影响因素的权重，计算各个着火点的评价值；根据所述各个着火点的评价值，确定各个着火点的优先级关系。本发明可根据各个着火点的各个影响因素的实测值，确定各个着火点的优先级关系，保证智能机器人在任务分配中优先救援重要的着火点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106650663A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611192248.8
申请日：2016-12-21
Applicant: 中南大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/4604 , G06K9/6267
Abstract: 本发明提供一种建筑物真伪变化的判定方法，具体是：首先，从阴影信息入手基于空间拓扑一致性分析确定某城区的不同时相高分辨率遥感影像中对应建筑物及阴影的位置关系；然后，为具有对应关系的建筑物构造其局部建筑区域对，这些区域对均包含对应的建筑顶部边缘；最后，基于局部建筑区域内建筑顶部边缘结构的特征描述建立真伪变化判定指数，比较对应建筑物的局部建筑区域是否含有相似建筑顶部边缘结构信息，进而判定建筑物是否发生伪变化。应用本发明方法，能对建筑物的真伪变化进行精准判定。本发明还公开一种伪变化去除方法，结合上述建筑物真伪变化的判定方法，去除的伪变化像元可达90％以上，并且无误去除真变化像元现象，取得好的效果。
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公开(公告)号：CN106633794A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610999631.8
申请日：2016-11-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种复合阻燃剂及其应用。该复合阻燃剂复合了聚二磷腈、磷酸三乙酯和协效剂，所述的协效剂包括SiC‑MoSi2、莫来石和硅酸钇中的一种或几种。采用含本发明复合阻燃剂的聚氨酯复合材料经过锥形量热仪测试结果表明，随着该复合阻燃剂的加入，阻燃聚氨酯复合材料的热释放速率、生烟速率、生烟量、烟因子有显著的降低，其剩余炭渣质量有大大提高；加入该阻燃剂的样品比聚氨酯复合材料样品相比，其比光密度在更早的时间内下降，表明了该阻燃样品在早期发生了分解，这十分有利于膨胀阻燃。此外，该阻燃剂的加入对材料的力学性能影响较小。
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公开(公告)号：CN119994063A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510010363.1
申请日：2025-01-03
Applicant: 中南大学
IPC: H01M4/62 , H01M4/36 , H01M10/0525 , H01M4/525
Abstract: 本发明属于锂离子电池材料领域，公开了一种可溶性环三偏磷酸盐在锂离子电池正极材料中的应用，所述可溶性环三偏磷酸盐在锂离子电池正极材料中作为晶界粘结剂使用。本发明还公开了一种多晶三元正极材料，采用可溶性环三偏磷酸盐为晶界粘结剂，其制备方法：向可溶性环三偏磷酸盐溶液中加入三元正极材料前驱体并混合均匀，干燥，然后与锂盐混合高温氧化烧结处理；其中，干燥采用旋转真空蒸发仪进行干燥，温度为45~70℃，真空度为80‑90KPa。本发明将可溶性环三偏磷酸盐应用锂离子电池正极材料中作为晶界粘结剂使用，可溶性环偏磷酸盐晶界粘结剂为快离子导体，可以解决传统改性手段难以兼顾材料循环性能与倍率性能的难题，改性方法操作简单，适合产业化应用。
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公开(公告)号：CN118628738A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410715383.4
申请日：2024-06-04
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/75 , G06V20/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及遥感影像技术领域，具体提供一种遥感影像域适应语义分割方法、可读存储介质及设备，本发明的方法包括因果原型启发的遥感影像域适应语义分割模型，该模型包括因果特征解耦模块、因果原型对比模块和因果干预模块，该模型从原始遥感影像中解耦出因果特征，使因果特征取代因果因素；消除源域和目标域之间因果特征的差异，从而激励模型获得域不变的因果特征；对偏差特征进行干预，生成反事实无偏样本，进一步将因果特征和偏差特征去相关，使因果特征对语义标签具有足够的预测充分性。本发明方法可以消除传感器类型、成像条件和拍摄位置等差异对语义分割造成的影响，实现在不同的遥感影像域之间的高性能语义分割效果。
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公开(公告)号：CN113408537B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110813073.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 中南大学 , 山东卓元数据技术有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种遥感影像域适应语义分割方法，包括步骤1)分别确定源域数据集和目标域数据集，并对源域数据集进行语义标签处理得到对应的真实语义标签图；步骤2)在源域数据集上训练Deeplab‑v2语义分割模型；步骤3)利用Deeplab‑v2语义分割模型构建遥感影像域适应语义分割模型；步骤4)将目标域数据集中的遥感影像输入到步骤3)的遥感影像域适应语义分割模型中进行预测，得到目标域数据集的语义分割预测图。本发明所述的遥感影像域适应语义分割方法能够提升跨域语义分割中的精度，解决了现有域适应方法在域适应过程中存在的负迁移、难迁移以及在域知识迁移时表现出不同程度差异的问题。
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