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公开(公告)号：CN120070364A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510136550.4
申请日：2025-02-07
Applicant: 安徽省第二测绘院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多时相实景三维地理场景变化检测方法，涉及图像处理的技术领域。通过获取不同时相的遥感影像，对遥感影像进行预处理，得到第一输入图像和第二输入图像；将第一输入图像和第二输入图像作为预训练的深度学习模型的输入，得到二值掩膜图像；深度学习模型是一种基于双支主副分支结构多密集特征增强网络的深度学习模型；根据二值掩膜图像，确定地理场景变化区域。通过将下采样部分的特征图与上采样部分跳跃连接，有效保留细节特征，缓解下采样过程中信息损失的问题，增强对几何形状和纹理变化的敏感性，从而提高了对变化区域识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119990894A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510110765.9
申请日：2025-01-23
Applicant: 安徽省第二测绘院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种自然资源财政项目绩效评价方法及系统，涉及工程监督的技术领域。通过对生态修复指标进行分解，得到在不同阶段的进程目标；根据高空遥感和低空遥感，对项目施工过程进行监测，得到当前阶段的生态修复面积；生态修复面积包括新增林地面积和新增耕地面积；将当前阶段的生态修复面积与进程目标进行比较，生成当前阶段的绩效报告。通过高空遥感和低空遥感技术进行监测，能够迅速获取广泛区域内的生态修复数据，避免了人工访问的低效过程，大大提高了数据采集的效率。通过遥感数据进行定量分析，避免了人工填报数据可能出现的错误，从而确保绩效评价的准确性。
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公开(公告)号：CN117218485A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311137354.6
申请日：2023-09-05
Applicant: 安徽省第二测绘院
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/13
Abstract: 本发明属于遥感影像深度学习技术领域，具体涉及一种基于深度学习模型的多源遥感影像解译样本库创建方法。本发明基于深度学习的遥感影像解译样本库创建方法，包括“基于深度学习方法的遥感影像解译样本库创建方法设计”、“多源异构遥感影像样本源数据处理与样本制作”、“全局关联下多类型遥感解译样本存储方法与管理”和“实际应用需求下深度学习样本的分析与迭代”；在应用上，取得具有使用价值的多源遥感影像解译样本库创建方法，以期切实推进多源异构遥感影像深度学习发展，满足新时期自然资源管理对遥感影像信息高精度、多尺度、高频次快速检测的需求。
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公开(公告)号：CN119991997A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510479584.3
申请日：2025-04-17
IPC: G06T17/10 , G06T7/66 , G06T7/13 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本申请公开一种基于状态更新的建筑矢量端到端提取方法及系统，涉及数据模型领域，方法包括：提取待检测遥感影像中的建筑特征，得到含有多尺度信息的初始特征图；基于初始特征图，利用中心点预测头计算建筑中心点，利用偏移量预测头计算建筑轮廓与建筑中心点的相对偏移量，得到初始轮廓；基于初始特征图、初始轮廓和ConvGRU，采用特征采样、轮廓更新和多尺度特征融合方式，不断迭代更新建筑轮廓及轮廓状态，并确定最终轮廓；对最终轮廓依次进行顶点分类和点注意力计算，确定待检测遥感影像中的建筑矢量。本申请准确提取了遥感影像中的建筑矢量，且提取到的建筑矢量形状更加规则。
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公开(公告)号：CN119540486A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510089123.5
申请日：2025-01-21
Applicant: 安徽省第二测绘院
Abstract: 本发明公开了一种基于地形级实景三维实体和要素动态更新方法，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理：基于实体和要素类型优先级的采集机制采集目标区域数据，对采集的数据进行预处理获得目标区域的模型数据；S2、变化检测：对比新采集的模型数据与历史模型数据，识别变化区域及类型；S3、实体与要素提取与更新：对变化区域的实体和要素分别进行处理获得更新后的模型；S4、模型融合与优化：将更新后的实体和要素的模型与原模型融合，本申请通过利用多源测绘设备和基于实体和要素类型优先级的采集机制，实现了对目标区域数据的高效采集与预处理；通过根据区域特征划分小区域并修正采集频率，优化了资源分配，提高了数据采集的针对性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119540486B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510089123.5
申请日：2025-01-21
Applicant: 安徽省第二测绘院
Abstract: 本发明公开了一种基于地形级实景三维实体和要素动态更新方法，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理：基于实体和要素类型优先级的采集机制采集目标区域数据，对采集的数据进行预处理获得目标区域的模型数据；S2、变化检测：对比新采集的模型数据与历史模型数据，识别变化区域及类型；S3、实体与要素提取与更新：对变化区域的实体和要素分别进行处理获得更新后的模型；S4、模型融合与优化：将更新后的实体和要素的模型与原模型融合，本申请通过利用多源测绘设备和基于实体和要素类型优先级的采集机制，实现了对目标区域数据的高效采集与预处理；通过根据区域特征划分小区域并修正采集频率，优化了资源分配，提高了数据采集的针对性和效率。
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公开(公告)号：CN119990863A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510019484.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 安徽省第二测绘院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的项目绩效评估方法及系统，涉及大数据技术领域；按照建设项目对建设总项目进行划分得到多个子项目，对各子项目进行构建得到多个拓扑图；获取各子项目的关键指标，将关键指标作为特征标签添加至拓扑图中得到特征拓扑图；通过第一预设模型对特征拓扑图进行特征提取得到特征向量集，将特征向量集输入至第二预设模型中进行评估得到项目评分；对建设总项目进行划分得到多个子项目并构建拓扑图，实现了项目内部结构的清晰展示，将关键指标特征化并添加至拓扑图中，为项目特性提供了量化描述，利用模型进行特征提取和评估，确保了评估结果的客观性和一致性。
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公开(公告)号：CN119784234A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411850108.X
申请日：2024-12-16
Applicant: 安徽省第二测绘院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及预算管理技术领域，且公开了一种基于绩效大数据的自然资源项目预算管理系统，本系统通过多个模块的协作，提高了项目预算管理的精确性和智能化水平，与传统的手工预算管理和单一的数据分析方法相比，本系统能够通过多维度的数据采集和综合分析，更准确地识别项目预算中的潜在风险和异常，实现实时跟踪和定位问题，帮助项目管理者做出科学的决策，同时，基于可视化反馈机制，管理人员能够迅速理解数据分析结果，优化决策流程，进一步提升预算管理的效率和灵活性，该系统较现有技术手段在异常监控灵敏度、数据分析深度以及决策响应速度方面实现了显著提升，确保了项目预算的合理性、合规性和可持续性。
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公开(公告)号：CN118587595A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410737155.7
申请日：2024-06-07
IPC: G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/46 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双阶任务机制网络的建筑物变化检测方法，涉及图像处理技术领域，利用双阶任务机制网络构建建筑物变化检测模型，用于根据前时相图像和后时相图像，输出建筑物的变化检测结果；双阶任务机制网络将建筑物变化检测任务分为特征优化选择和跨尺度递进融合两个阶段来处理，从而实现图像多尺度、多时相、多特征整合，减少人为干预对建筑物变化检测精度的影响。本发明提高建筑物变化检测精度，取得了更好的检测效果，为城市规划和地质灾害评估等工作提供有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN118537733A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410671607.6
申请日：2024-05-28
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于摄影测量数据处理技术领域，具体涉及一种基于特征一致性感知的遥感影像道路提取方法，步骤如下：数据集获取及样本集制作、初始道路提取网络结构设计、特征增强和特征一致性感知模块、损失函数优化模型、模型结果评估。本发明设计特征增强和特征一致性感知网络，该网络由初始道路提取网络和特征增强和特征一致性感知模块组成，通过将初始道路信息和多尺度特征信息相结合，更好地利用多尺度信息，减少特征信息丢失，提高网络性能。本发明方法增强了道路特征的一致性，丰富了道路的特征信息，改善了由建筑物阴影或者其他地物遮盖导致的道路不连通和破碎化的问题，增强了道路提取结果的连通性和完整性。
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