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公开(公告)号：CN111640159B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010390580.5
申请日：2020-05-11
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法，涉及遥感领域，主要解决目前常规的变化检测方法泛化性较差的问题；该方法包括以下步骤：获取多时相遥感影像数据，得到掩膜图像，建立遥感影像变化检测数据集，构建孪生卷积神经网络模型，利用数据集训练孪生卷积神经网络，获得训练模型，利用训练模型对待检测的前时相影像和后时相影像进行变化检测，得到初步变化预测结果，将初步变化预测结果的像素的预测值与预先设定的像素阈值进行比较，从而将初步变化预测结果划分为变化区域类别和非变化区域类别，得到变化检测结果。本发明的方法泛化性能更好，同时满足端到端处理，便于工程应用。
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公开(公告)号：CN113345092A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110490354.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法。本发明通过使用针对面元的距离约束的粒子物理模型，在倒置后的实景三维模型上模拟布料的自由下落，通过质点与实景三维模型的碰撞检测确定布料的最终形态并作为地面模型的近似，通过比较质点与实景三维模型面元的空间关系来局区分地面模型和非地面模型。本发明具备高效率、高鲁棒性、高精度优点，可用于城市、林地、乡村等场景及任意面元密度的实景三维模型的地面模型与非地面模型的分离。
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公开(公告)号：CN112181980A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010970869.4
申请日：2020-09-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模分析的时空大数据立方体组织方法及系统，本发明从数据立方的角度出发，将海量、多源、异构、时空不均的时空大数据纳入到了统一的时空基准下，包括对地观测数据以及带有位置属性的社会经济矢量数据，从产品、时间、空间、波段、质量五个维度对数据进行了存储和组织，在此基础上构建了多维查询视图，实现对数据的多层次、多维度访问。在数据分析计算层面设计了内外存映射机制，将外存存储的数据映射到自定义的多源异构时空大数据分布式内存对象中，实现对时空大数据的分布式处理和大规模分析。
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公开(公告)号：CN112163101A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011194857.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种面向空间知识图谱的地理实体匹配与融合方法。本发明构建地理实体对象数据集，将空间邻近的地理实体对作为待匹配地理实体对集合，提取名称字面、名称语音、名称词袋、几何、类别相似度获得相似度特征集合；人工标记一定数量的样本，以其与对应的相似度特征为输入、标签值为输出，训练地理实体匹配深度学习网络模型，预测每个待匹配地理实体对并过滤得到匹配地理实体对集合；最后合并获得匹配地理实体集合，制定策略对属性冲突进行消解从而获得融合结果并发布为空间知识图谱。本发明提高了地理实体的匹配精度，避免了人为干扰因素，构建了高精度的地理实体匹配与融合模型，增强了地理实体库的可用性和数据可追溯性。
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公开(公告)号：CN111126127A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911011495.7
申请日：2019-10-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多级空间上下文特征指导的高分辨率遥感影像分类方法。该方法将对象的纹理特征，几何特征和空间上下文特征作为深度学习框架的高维特征，放入到全连接分类器中进行分类训练，得到一个面向对象的多特征融合分类器，最后，使用条件随机场对对象级别的分类结果进行像素级别的空间上下文指导分类，进一步提升了分类的精度。本发明提出的多级空间上下文指导的高分辨率遥感影像分类方法，在对象分类中融入了对象的多个特征能够实现超越一般对象分类的深度学习方法，此外，还引入了像素级空间上下文指导的条件随机场方法，实现了高精度的高分辨率遥感影像分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108920540A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810602534.X
申请日：2018-06-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于Spark的并行栅格数据处理方法，基于Spark框架实现将高分辨率遥感影像按行进行迭代二分切分，直到遥感影像数据被均匀划分并且大小基本接近预定义的切片大小；将切分的影像分片实例化为可序列化遥感影像对象RsImage，按照分片在原始影像中的位置，按序存储到分布式文件系统HDFS上；反序列化存储在HDFS上的分片影像，生成以相应RDD；基于分区并行执行地理栅格数据处理算法；将分布式环境中各个核处理完的影像对象基于分片号合并排序，然后对排序后的分块影像进行影像拼接存储。本发明技术方案具有高效性和可行性。
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公开(公告)号：CN108804602A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810530638.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于SPARK的分布式空间数据存储计算方法，在复用传统地理信息系统软件功能的基础上，运用云计算软件，为空间数据的存储与计算带来高性能和高可用，实现方式包括以顾及空间范围的变长GeoHash编码为空间索引，在HBase上实现兼容多种空间数据类型的分布式空间数据存储表结构；使用MapReduce方法将存储空间数据的文件转换为HBase对应的存储格式HFile，实现分布式空间数据的快速预处理及入库；利用变长GeoHash编码对HBase中存储的空间数据进行空间范围粗检索；将从HBase中获取的空间数据映射为SPARK中的分布式空间弹性数据集对象；复用传统地理信息系统软件功能实现分布式空间弹性数据集的分布式空间数据处理接口，对空间范围粗查询到的空间数据集进行精筛选和分布式计算。
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公开(公告)号：CN105279260B
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201510694430.2
申请日：2015-10-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间网格划分的政务大数据挖掘方法，根据政务数据集中数据的空间粒度确定空间网格的大小，对空间网格进行划分并将各数据集中的数据赋值给网格作为属性值，以单元网格为单位进行网格数据存储和多维数据挖掘。本发明将不同种类数据集组织在统一的时空维度下，有效地实现了多种类型的政务信息挖掘，大幅度增加了信息挖掘的深度。
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公开(公告)号：CN118799837A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411273125.1
申请日：2024-09-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/20 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了面向车端局部地图的质量评价方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取车端局部地图，所述车端局部地图包括预测地图与真值地图；对所述车端局部地图进行预处理；对预处理后的所述预测地图与预处理后的所述真值地图进行匹配，得到匹配结果；基于所述匹配结果计算所述车端局部地图的完整性评价参数、逻辑一致性评价参数、位置准确度评价参数以及专题质量评价参数；基于所述完整性评价参数、所述逻辑一致性评价参数、所述位置准确度评价参数以及所述专题质量评价参数得到车端局部地图的质量评价结果。本申请能够全面客观地描述地图产品的性能。
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公开(公告)号：CN118760698A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411240362.8
申请日：2024-09-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F16/22 , G06F16/28 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于时空知识立方体的自然语言查询方法与系统，包括基于关系数据表构建时空数据立方体，根据时空数据立方体，构建描述时空知识立方体的虚拟知识图谱，通过对用户的自然语言进行解析，利用时空知识立方体中的领域本体，拼接成大语言模型的提示工程，将提示工程输入大语言模型，大语言模型自动生成GeoSPARQL；在基于本体的数据访问系统（OBDA）中执行GeoSPARQL获取对应的数据。本发明所提方法简单易操作，提高了数据的可用性和价值，非专业用户使用本发明所提方法也能够实现快速准确的数据检索，特别适用于需要高度数据互操作性和深层数据理解的领域。
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