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公开(公告)号：CN110765129B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910890041.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高性能的在线经费决算统计方法及装置，本发明包含以下步骤：通过Web端浏览器将经费决算Excel文件上传至网站所在的服务器；在服务器端读取经费决算Excel文件内容；在服务器进行经费决算Excel数据结构设计、组织，进行2张表的数据统计；Web端解析服务器端已统计完成的数据结构，并显示；服务器端将经费决算Excel文件删除。本发明的目的在于可以提高经费决算Excel数据操作人员的工作效率，在更短的时间内完成更多的工作；同时，本发明使用B/S架构，打通数据交换的壁垒，提高数据的共享程度，避免使用介质或传输工具进行文件交换及数据传输的耗时；可以随时通过网页访问，简单、高效，可随时使用，无环境局限性。
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公开(公告)号：CN113435461A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110655516.X
申请日：2021-06-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种点云局部特征提取方法、装置、设备及存储介质，包括以下步骤：首先，本发明提出了一种新的用于点云局部特征提取的图注意网络，该网络可以快速、准确的进行三维点云的语义分割；其次，本发明利用扩展的K近邻搜索算法构造每个点的局部膨胀图区域，利用中心点与其邻域之间的欧式距离几何相关性进行局部特征表达；最后，本发明将注意机制应用到设计的网络层中，称为图注意层，通过对中心点的临近边赋予适当的权值，动态地学习局部扩张图上的上下文注意特征，并通过注意池化操作更好地保留点云的局部几何细节。与现有的点云局部特征提取方法相比，本发明在三维点云形状分类和分割任务上都达到了更好的性能。
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公开(公告)号：CN110378363B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201910410580.4
申请日：2019-05-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于匹配控制子图的复合多边形相似性度量方法，该方法以制图精度为基础，利用子多边形匹配结果描述子多边形的分布，定义为匹配位置图；利用简单的形状相似性、子多边形复杂度和邻域支持计算出匹配控制子多边形，其决定了子多边形的匹配。本发明所提出方法可以：(1)通过匹配控制子图协调子图匹配冲突问题，实现复合多边形子图精确匹配；(2)利用匹配位置图描述子多边形之间的拓扑关系；(3)可以度量不同关系的匹配对的形状相似性。
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公开(公告)号：CN111899168A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010626301.0
申请日：2020-07-02
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种基于特征增强的遥感影像超分辨率重建方法和系统，包括以下步骤：对原始高分辨率遥感影像数据集进行压缩操作，生成低分辨率遥感影像数据集；将所述低分辨率遥感影像数据集通过TE-AGAN模型进行影像重建，生成超分辨率遥感影像数据集；将所述超分辨率遥感影像数据集和所述原始高分辨率遥感影像数据集输入判别网络进行训练，以迭代的训练方法训练该模型，直到网络收敛，生成超分辨率遥感影像转换网络模型；将低分辨率遥感影像输入已经训练好的所述超分辨率遥感影像转换网络模型，生成超分辨率遥感影像。本发明能根据数据集学习得到损失函数，从而避免根据经验设置损失函数引入额外的误差，保证超分辨率遥感影像的质量。
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公开(公告)号：CN107909111B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201711191403.9
申请日：2017-11-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种居民地多边形的多级图聚类划分方法，居民地多边形作为一种重要的面状要素，具有复杂的形状特征和属性特征，为了实现对居民地多边形的聚类分析，本发明立足多边形数据的属性特征，结合空间认知准则和人类认知的特点，首先获取多边形之间的邻接信息，结合五个多边形的相似性度量指标(即：形状狭长度、大小、凹凸性、距离和连通性)对多边形之间的相似性进行度量，接着对相似性数值进行规范化处理和各指标权重的确定，然后使用多级图划分算法对多边形进行聚类，最后使用轮廓系数对聚类结果进行分析评价，使得该方法得到的聚类结果更为客观、可靠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110852225A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911058700.5
申请日：2019-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的遥感影像红树林提取方法及系统，本发明首先对高分辨率的遥感影像进行预处理，包括遥感影像的大气校正与研究区域裁剪，对处理后的各波段进行波段运算以提取先验特征信息；应用多源数据融合实现多波段和特征信息的融合，构建数据集；训练并验证由卷积神经网络搭建的语义分类模型ME-net；调用ME-net模型实现红树林的自动分类，输出一个png格式的掩模文件，即为分类和提取的结果；通过长距离条件随机场对分类结果进行细调。本发明中的分类模型在应用中可通过扩展数据集使得分类精度达到92.3％，完全可以代替人工目视解译，为高精度影像地图的更新和滨海地区生态系统的保护提供辅助技术支持。
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公开(公告)号：CN110728652A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910830422.4
申请日：2019-09-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 一种面向二维规则矢量空间数据的可视域分析方法及装置，先获取目标点矢量数据，查找在其在可视范围内的遮挡物，计算目标点矢量数据与遮挡物体的各个顶点连线与遮挡物边界的所有交点，并筛选出有效交点和顶点；然后计算由遮挡物在可视范围内的最外侧顶点和目标点矢量数据的连线与目标点可视范围边界的交点，再计算由该交点所构成弧段的弧段点，进而由有效交点和顶点以及弧段点构成目标矢量数据视野盲区的边界点，将所有边界点连成一个封闭的几何图形，即为视野盲区，将可视范围内的所有视野盲区求并集得到目标点矢量数据可视范围内总视野盲区，最后将目标点矢量数据的可视范围与其总视野盲区作叠加求差，即可得到目标点矢量数据的可视域。
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公开(公告)号：CN110727746A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910782395.8
申请日：2019-08-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于二次任务划分策略的缓冲分析并行调度方法及装置，方法包括如下步骤：选择某一GIS平台的SDK对缓冲区分析的主要影响因子作判定，测试要素生成缓冲区分析结果的计算强度与影响因子的关系，使用统计分析软件SPSS产生相应的模型；使用生成的模型来建立计算强度格网；利用计算强度格网进行第一次的任务区域划分来达到区域上的负载均衡；将该范围传递给并行计算节点，在此基础上进行第二次划分对区域间相交的要素进行分配达到任务间实际的计算量的负载均衡，将分配好的要素进行生成缓冲区；合并各个并行任务生成的缓冲区分析结果。
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公开(公告)号：CN110457681A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910622537.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无监督地质实体提取方法，该模型通过搜集专业领域词汇及词频信息和地质领域实体及词频信息，采用随机抽取及组合的方法利用深度学习模型自动化生成训练语料库；其次，针对自动化构建的语料库采用深度学习模型进行训练；最后通过训练得到的模型来对新输入的地质实体进行识别。与现有技术相比，本发明算法无需人工标注大量的专业领域语料库，能快速扩展到其他专业领域，节省大量人工标注成本。
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公开(公告)号：CN105260249B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201510600934.3
申请日：2015-09-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种空间计算域计算强度特征提取方法，该方法包括以下步骤：将影响空间计算域计算强度的因素选取为计算强度候选特征；采集空间计算域的计算样本；对计算样本进行线性回归分析，获得每个计算强度特征的显著性；依次从计算强度候选特征集中剔除显著性最大的计算强度特征；迭代进行线性回归分析，直到每个计算强度特征的显著性均小于目标阈值，最终提取出空间计算域的计算强度特征。本发明基于每个计算强度特征在计算强度线性回归模型中的显著性，依次剔除计算强度线性回归模型中的冗余特征，有效地提取出空间计算域的计算强度特征，为高性能空间计算中空间计算域计算强度的度量奠定了基础。
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