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公开(公告)号：CN108171647B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201711191733.8
申请日：2017-11-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑地表形变的Landsat 7条带影像修复方法，包括以下步骤：1)获取周期间隔短且覆盖同一地区的Landsat 7ETM+的两景条带影像，其中，一景作为待修复影像，另一景作为填补影像；2)获取待修复影像的灰度直方图，确定其灰度阈值，并根据此灰度阈值进行粗匹配；3)对粗匹配后的待修复影像采用最小二乘影像匹配进行精匹配，并根据最小二乘影像匹配得到的辐射畸变改正参数，计算待修复影像条带处对应的像元值。与现有技术相比，本发明具有适用于地表形变区、无需预先配准、修复效果好等优点。
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公开(公告)号：CN111156960B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201911384296.0
申请日：2019-12-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种适合地表不稳定区域的卫星激光高程控制点筛选方法，包括对卫星激光测高数据，分别进行产品属性参数控制筛选、高程变化阈值控制筛选和/或地表流体流速阈值控制筛选，所述高程变化阈值控制筛选利用重复轨分析法计算高程变化率，剔除高程变化超出阈值的激光点，所述地表流体流速阈值控制筛选具体为，筛除地表流体流速超出容许阈值的激光点。与现有技术相比，本发明考虑了地表不稳定区域表面高程随时间变化较大，激光点位置随地表流体流动现象变化较大，进行对应的筛选，具有稳定可靠、筛选出的高程控制点精度高等优点。
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公开(公告)号：CN112185578A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010840932.2
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种用于学生返校的疫情防控方法和系统，方法包括以下步骤：1)分别建立学生大数据库和疫情大数据库，学生大数据库包括学生的空间位置信息和健康状况信息，疫情大数据库包括疫情病例的空间位置分布信息；2)采用预设的决策指标，获取无感染风险的学生名单，从而构建返校方案，用于学生的返校；3)获取学生上传的学生返校状态信息，从而对返校方案进行调整；疫情大数据库采用数据挖掘技术构建，实际行程信息通过定位技术获取。与现有技术相比，本发明实现健康信息实时采集、返校方案研判、行程轨迹动态追踪、疫情防控日常管理的“全链路”监测管理，为学生返校复学提供全过程、全方位的决策保障。
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公开(公告)号：CN112185553A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010830895.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向高校学生返校的进校码生成、解码、扫码方法，具体包括以下步骤：S1.根据学生行为轨迹数据、健康记录数据、确诊病例数据和学生与病例地理位置信息进行相关性分析和健康状态分析，构建返校学生风险模型；S2.对学生的身份识别符进行排位，生成进校初始码，转换为字符串并进行编码、加密，生成进校码；S3.获取学生的扫码结果，对扫码结果对应的进校码进行解码，获取学生信息并进行进校信息提取与鉴权，根据信息提取与鉴权的结果进行预警。与现有技术相比，本发明具有提高学生信息数据更新的及时性、提高学校进行疫情防控的严密性与稳定性、为存在多校区、多校门的高校学生返校分类把控、分批管理提供重要保障等优点。
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公开(公告)号：CN111724465A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010450677.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于平面约束优选虚拟控制点的卫星影像平差方法及装置，方法包括以下步骤：根据卫星影像及其对应的RPC文件，进行影像匹配和粗差剔除，获取连接点；构建多个立体影像模型，在每个立体影像模型中，利用空间前方交会计算每个连接点的地面三维坐标；计算每个连接点在不同立体影像模型中的高差，将在不同立体影像模型中的高差均小于预设的高差阈值的连接点作为虚拟控制点，所述高差为连接点在不同立体影像模型下的高程与其高程均值之差；将立体影像模型分块，在每个块中，选择优选虚拟控制点，进行卫星影像平差。与现有技术相比，本发明在选择虚拟控制点时考虑到地形因素，增加了平面约束，提高了平差精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111665517A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010477987.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置，方法包括以下步骤：1)获取单光子激光测高数据；2)进行数据预处理；3)采用方向、大小随坡度自适应变化的椭圆搜索区域进行光子密度计算；4)通过采用OTSU方法自适应计算分段阈值分离信号光子与噪声光子，并采用K最近邻距离去除离散噪声点。与现有技术相比，本发明不受背景噪声光子不均匀的影响，自适应较强，不仅可以随着斜率自适应地改变搜索椭圆的方向，而且可以改变大小，并且使用分段阈值来分离每个段的信号光子和噪声光子，进一步去除粗去噪后残留的少量离散噪声点，本发明方案信号提取较完整，去噪精度高、效率高。
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公开(公告)号：CN111479236A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010396206.6
申请日：2020-05-12
Abstract: 本发明公开了一种大型土木工程和建筑物等用于倾斜、应变、震动、GNSS定位等状态监测的分布式无线传感网络的组网节点模式及其网络节点部署方法，其包括若干用于采集和现场数据处理的传感器数据采集节点和至少一个用于将现场数据发送到远端的数据库中的数据汇总网关节点；传感器数据采集节点模式包括单控制器采集器节点、双控制器采集器节点和数据采集器直连节点；网络节点部署方法为：三维环境下的基于人工蜂群算法的三维无线网络节点部署方法。本发明采用多节点模式和三维无线网络节点部署方法，利用分布式无线传感器网络对传感器数据采集节点的数据进行采集和存储，并利用数据汇总节点转发汇总到服务器，以得到准确的检测数据和良好的检测结果。
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公开(公告)号：CN107589069B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201710556066.2
申请日：2017-07-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种物体碰撞恢复系数的非接触式测量方法，包括以下步骤：1)构建高速相机摄影测量网络，包括高速相机的布设、照明光源的布设、高速相机参数的标定、平面标志的安放以及控制点测量；2)同步获取在碰撞试验中待测物体的实时序列影像；3)采用椭圆识别与定位方法确定目标点的初始影像坐标，同时通过跟踪匹配获取目标点的序列影像坐标；4)基于标定后的高速相机参数和控制点坐标，采用基于序列影像的整体光束法平差获取目标点的序列三维空间坐标；5)根据目标点的序列三维空间坐标获取待测物体在碰撞试验中的位移数据，并计算获取待测物体的碰撞恢复系数。与现有技术相比，本发明具有非接触、高频率、三维精确测量等优点。
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公开(公告)号：CN111008565A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911065798.7
申请日：2019-11-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于短波红外和热红外数据特征融合的火烧迹地检测方法，包括以下步骤：1)获取待检测区火灾发生前后的Landsat-8影像数据，并对前后时相影像进行预处理；2)根据预处理后的时相影像分别计算前后时相MNBR指数差值特征dMNBR以及前后时相亮温差值特征dBT；3)用基于梯度转移和总变差最小化的融合算法GTF融合指数差值特征和亮温差值特征，生成火烧迹地灰度图；4)对火烧迹地灰度图进行自适应阈值分割，生成关于火烧迹地与非火烧迹地的二值变化检测图，进而实现火烧迹地的提取。与现有技术相比，本发明具有抑制背景干扰、准确快速地提取火烧迹地等优点。
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公开(公告)号：CN109916322B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910086370.4
申请日：2019-01-29
Applicant: 同济大学
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应窗口匹配的数字散斑全场形变测量方法，包括以下步骤：1)构建相机网络：在待测量物体表面喷设数字散斑，设置两台相机以交向摄影的方式拍摄待测量物体；2)立体匹配与目标跟踪：采用可靠性引导匹配方式确定左右散斑影像序列中目标点的同名位置，对每个目标点采用自适应窗口匹配方法确定最佳的匹配窗口，并采用最小二乘匹配完成目标精确跟踪，获取散斑影像序列中同名点的二维序列坐标；3)全场三维形变测量：根据同名点的二维序列坐标采用基于共线方程的前方交会算法获得目标点的时序三维空间坐标，完成待测量物体的形变结构参数的测量。与现有技术相比，本发明具有非接触、快速、便捷等优点。
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