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公开(公告)号：CN113935308B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202111051884.X
申请日：2021-09-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了面向地球科学领域的文本摘要自动生成方法及系统，方法包括利用微调BERT嵌入组件基于词嵌入初始化输入序列的值，编码器中BiLSTM组件对从前一层接收到的输入进行编码；卷积门控单元则根据每个时间步的先前输出重新训练核心信息；调用自注意力机制计算词汇自身权重，充分考虑句子中不同词语之间的语义以及语法联系，从而进一步强化全局信息；解码器部分将编码器输出的上下文向量进行解码，解码器中的BiLSTM组件对编码器输出的句子进行解码得到输出序列；微调的BERT网络模型捕捉句子之间的上下文关系，使得在每一个时刻都获得完整的上下文，最终使生成的摘要更准确。
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公开(公告)号：CN113902920B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202111136226.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的点云特征提取方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于图卷积神经网络的点云特征提取网络；将训练数据集输入点云特征提取网络，使用K近邻搜索算法对每个点构建邻接图；计算获取每个点的空间几何信息和多维特征，并进行融合，获取每个点的局部特征；根据每个点的邻接图和局部特征，计算获取每个点的全局特征；将全局特征和局部特征进行融合，获取融合特征；通过训练数据集和融合特征对进行网络迭代训练后，得到训练好的点云特征提取网络；将测试数据集输入训练好的点云特征提取网络，输出点云特征的语义预测结果。本发明能够同时学习局部特征和全局特征，提高了点云语义预测分类的精度。
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公开(公告)号：CN113919296B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111080748.3
申请日：2021-09-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/151 , G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06F16/387
Abstract: 本发明提供了一种基于本体的时空及语义信息抽取方法和系统，该方法包括首先对地质灾害报告进行预处理；其次，通过命名实体识别、本体匹配、地名录匹配等方法，抽取地质灾害报告中的非结构化信息，形成结构化的信息；最后，将从地质灾害报告中抽取到的最终结果以合理的可视化方式呈现，可以帮助人们更好地理解和探索大数据中蕴含着的复杂的文本信息，并通过简单的视觉符号的形式表达出来，达到人机交互的目的。
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公开(公告)号：CN114067075B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111135205.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络的点云补全方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于生成对抗网络的点云补全网络；将训练数据集输入点云补全网络，对训练数据集中的点云进行投影变换和边界提取，得到边界特征点；计算边界特征点中的每个点的多维几何特征，并进行串联，得到点云的特征向量；根据特征向量，计算点云在各个投影方向上的补全结果，并进行全连接解码，得到补全后的点云；构建损失函数，对点云补全网络进行迭代训练后，得到训练好的点云补全网络；通过训练好的点云补全网络对测试数据集进行点云补全。本发明更关注结构信息和细粒度区域的补全，且能通过不同方向的投影生成缺失的点云，明显提高了点云的补全精度。
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公开(公告)号：CN116704382A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310660559.6
申请日：2023-06-05
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种无人机影像语义分割方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于多级自注意力特征融合的无人机影像语义分割网络；将训练数据集输入语义分割网络，使用Xception特征提取网络提取特征；将Xception特征输入自注意力特征编码模块，将得到的自注意力特征输入多尺度特征编码模块，输出多尺度特征；将深层和浅层特征逐层融合，在每一层融合后利用通道加权模块减少信息冗余，输出融合特征；通过训练数据集和融合特征对语义分割网络进行迭代训练；将测试数据集输入训练好的语义分割网络，输出影像语义分割结果。本发明加强了对重点特征的学习力度，并提升了对浅层特征的利用率，可以实现更高精度的影像语义分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114067075A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111135205.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络的点云补全方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于生成对抗网络的点云补全网络；将训练数据集输入点云补全网络，对训练数据集中的点云进行投影变换和边界提取，得到边界特征点；计算边界特征点中的每个点的多维几何特征，并进行串联，得到点云的特征向量；根据特征向量，计算点云在各个投影方向上的补全结果，并进行全连接解码，得到补全后的点云；构建损失函数，对点云补全网络进行迭代训练后，得到训练好的点云补全网络；通过训练好的点云补全网络对测试数据集进行点云补全。本发明更关注结构信息和细粒度区域的补全，且能通过不同方向的投影生成缺失的点云，明显提高了点云的补全精度。
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公开(公告)号：CN113988198A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111291708.3
申请日：2021-11-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种基于地标约束的多尺度城市功能分类方法。首先，结合多源异构数据，构建了基于几何相似和功能相似的城市建筑物空间场景，有助于较好的实现地理信息检索分类；其次，结合建筑物的几何特征和语义特征设计了新的显著性去量化提取地标，顾及了地理实体视觉、语义和空间等特性，全面、客观地设计了地标提取模型；最后，基于地标约束的功能区识别模型，提高模型对于特殊区域识别能力，避免了由于单独数据源引起功能区误识别情况，能够客观综合地对不同城市区域进行功能识别。本发明所提出的方法不仅在单一空间尺度上有效提升显著地物的识别能力，同时也能在提升在不同尺度下地物特征的关联和映射关系，实现多尺度下城市功能区识别。
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公开(公告)号：CN113919296A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111080748.3
申请日：2021-09-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/151 , G06F40/205 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06F16/387
Abstract: 本发明提供了一种基于本体的时空及语义信息抽取方法和系统，该方法包括首先对地质灾害报告进行预处理；其次，通过命名实体识别、本体匹配、地名录匹配等方法，抽取地质灾害报告中的非结构化信息，形成结构化的信息；最后，将从地质灾害报告中抽取到的最终结果以合理的可视化方式呈现，可以帮助人们更好地理解和探索大数据中蕴含着的复杂的文本信息，并通过简单的视觉符号的形式表达出来，达到人机交互的目的。
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公开(公告)号：CN109166307B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810619398.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种交通路网时空可达性的可视化隐喻表达方法及系统，一种交通路网时空可达性的可视化隐喻表达方法，以交通路网作为空间可达性约束，以交通路网的通行时间作为时间可达性约束，对交通路网中各中心点之间的时空可达性构建等时线圈，并基于等时线圈构建虚拟地形，通过地貌所呈现的地形起伏变化隐喻表达各中心点之间的时空可达性；一种交通路网时空可达性的可视化隐喻表达系统，用于实现一种交通路网时空可达性可视化隐喻表达方法。本发明的有益效果是：利用地图隐喻思想，将复杂的时空可达性转换为相应位置的地形数据，直观地展现出交通路网的时空可达性。
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公开(公告)号：CN113128845A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110332365.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感影像和多源数据的屋顶绿化优先级计算方法，包括：获取遥感影像，通过遥感影像采用深度卷积神经网络检测获取计算区域；计算区域即为：需要进行建筑物屋顶绿化优先级判断的区域；基于多源数据对计算区域进行空间叠加，定量计算屋顶绿化的优先级；所述多源数据包括：年均温度、年降雨量、建筑物到公园绿地距离和建筑物交通拥堵程度。本发明从定性与定量角度分析实施屋顶绿化的建筑物，评价每个建筑屋顶的绿化优先级。从建筑属性和绿化需求两个方面构建屋顶绿化指标体系，然后，结合多源数据，给出屋顶绿化指标的定量计算方法，最后进行屋顶绿化优先级评价，结合建筑物的实际情况，定性和定量分析屋顶绿化实施的优先级方案。
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