-
公开(公告)号：CN115049925B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210632246.5
申请日：2022-06-07
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种田块田坎提取方法、电子设备及存储介质，该方法包括获取目标耕地场景的原始点云数据；剔除原始点云数据中的非耕地点云，得到耕地点云集合；计算每个点云pi的法向量和法向曲率；对耕地点云集合进行分割，得到田坎点云集合与多个田块点云集合；将小聚类簇的田块点云集合合并成一个田块点云集合；将每个田块点云集合投影至坐标系的xy平面，并计算每个投影至xy平面的田块点云集合的轮廓；提取田坎点云集合中所有内轮廓和外轮廓，将所有内轮廓与最大外轮廓合并形成带空洞的多边形轮廓，并将多边形轮廓保存为带空洞shape面文件，带空洞shape面即为田坎。本发明可以解决无法精细化提取和连贯性提取的问题。
-
公开(公告)号：CN115049925A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210632246.5
申请日：2022-06-07
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种田块田坎提取方法、电子设备及存储介质，该方法包括获取目标耕地场景的原始点云数据；剔除原始点云数据中的非耕地点云，得到耕地点云集合；计算每个点云pi的法向量和法向曲率；对耕地点云集合进行分割，得到田坎点云集合与多个田块点云集合；将小聚类簇的田块点云集合合并成一个田块点云集合；将每个田块点云集合投影至坐标系的xy平面，并计算每个投影至xy平面的田块点云集合的轮廓；提取田坎点云集合中所有内轮廓和外轮廓，将所有内轮廓与最大外轮廓合并形成带空洞的多边形轮廓，并将多边形轮廓保存为带空洞shape面文件，带空洞shape面即为田坎。本发明可以解决无法精细化提取和连贯性提取的问题。
-
公开(公告)号：CN114612488A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210242113.7
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种建筑物单体化信息提取方法、计算机装置及存储介质，获取带地理坐标信息的建筑物二维正射影像和对应的三维点云数据；基于深度学习的实例分割模型获取建筑物在二维正射影像中的大致轮廓面；将所述大致轮廓面转换成真实地理坐标的轮廓面；基于步骤S3得到的轮廓面切割所述三维点云数据，得到三维点云集合；分离和保存所述三维点云集合中存在的多个建筑物，基于建筑物的空间几何结构，对房屋进行精细化处理，提取建筑物的属性信息。本发明突破了对倾斜摄影数据利用的技术瓶颈，实现了对倾斜摄影模型和点云模型中建筑物快速、智能的物理单体化，大幅减低了人工成本，提高了对倾斜摄影数据的利用率，提高了生产效率。
-
公开(公告)号：CN114267422A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111602879.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开的一种地表水质参数预测方法与系统，包括获取N个站点在T时期内的水质参数检测结果，计算出各水质参数之间的皮尔逊相关系数，选取皮尔逊相关系数大于设定阈值的m个水质参数对应的所有水质参数检测结果作为样本，将样本中N个站点在检测时刻t的水质参数检测结果作为一条样本数据构造N个站点间的K近邻图，构建长短期记忆图卷积神经网络，以每M条样本数据和邻接矩阵A作为输入对长短期记忆图卷积神经网络进行训练，利用训练后的网络进行水质参数预测。本发明能高效准确地从多个站点的历史数据及其相互间的空间关系中捕捉水质参数的传播变化规律，并对未来时间段的水质参数进行准确预测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114267422B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202111602879.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开的一种地表水质参数预测方法与系统，包括获取N个站点在T时期内的水质参数检测结果，计算出各水质参数之间的皮尔逊相关系数，选取皮尔逊相关系数大于设定阈值的m个水质参数对应的所有水质参数检测结果作为样本，将样本中N个站点在检测时刻t的水质参数检测结果作为一条样本数据构造N个站点间的K近邻图，构建长短期记忆图卷积神经网络，以每M条样本数据和邻接矩阵A作为输入对长短期记忆图卷积神经网络进行训练，利用训练后的网络进行水质参数预测。本发明能高效准确地从多个站点的历史数据及其相互间的空间关系中捕捉水质参数的传播变化规律，并对未来时间段的水质参数进行准确预测。
-
公开(公告)号：CN115457107A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210879392.8
申请日：2022-07-25
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
IPC: G06T7/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种房屋底面积计算方法、系统。与现有技术相比，本发明不仅能有效剔除异常点，实现对结构缺失墙体垂直面的精准提取，还能高效精准的实现扭曲变形墙体垂直面拟合，解决了由于房屋墙体结构缺失、变形扭曲等原因而导致现有房屋底面积测量方法难以准确计算房屋底面积的问题。
-
公开(公告)号：CN114550014A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210174578.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种道路分割方法及计算机装置，从无人机航拍高分辨率道路数据集获取N张图像，利用所述N张图像获取训练集；利用所述训练集训练道路提取模型，得到训练后的道路提取模型；将待测试图像输入所述训练后的道路提取模型，得到道路提取结果。本发明提出了双注意力的残差学习模块，在自适应调节感受野之外兼顾了全局信息的提取，能够更准确的捕捉道路拓扑结构特征，获得更拟合目标的感受野，提升了道路提取的连贯性。
-
公开(公告)号：CN114550014B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210174578.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种道路分割方法及计算机装置，从无人机航拍高分辨率道路数据集获取N张图像，利用所述N张图像获取训练集；利用所述训练集训练道路提取模型，得到训练后的道路提取模型；将待测试图像输入所述训练后的道路提取模型，得到道路提取结果。本发明提出了双注意力的残差学习模块，在自适应调节感受野之外兼顾了全局信息的提取，能够更准确的捕捉道路拓扑结构特征，获得更拟合目标的感受野，提升了道路提取的连贯性。
-
公开(公告)号：CN114627064A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210196978.4
申请日：2022-03-01
Applicant: 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于二维正射影像的稀疏植被区域化提取方法，包括具体步骤：垂直向地面拍摄，获取需提取植被区域的二维图像；计算二维图像每个像素的vdvi，并将其转换为vdvi灰度图；其中所述vdvi为可见光波段差异植被指数；采用波谷分割法，分割vdvi灰度图，得到植被与非植被的分割二值化图像，植被区域为二值化图像的前景，非植被区域为二值化图像的背景；基于阈值侵蚀算子对二值化图像进行滤波变换，得到植被侵蚀空地后的二值化图像；获取二值化图像的所有轮廓，将轮廓面积小于预设面积的轮廓区域进行类别转换，得到最终稀疏植被区域化提取的分割图，解决现有基于二维图像提取稀疏植被区域时面积统计精度低、主观性强的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.03 seconds)
