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公开(公告)号：CN116630161A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310633334.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种全局与局部特征融合的地图超分辨率重构方法与系统，包括：对目标地图浅层特征初步提取；然后，使用包含地图全局特征提取单元、地图局部细节特征提取单元和融合单元的地图深层特征提取模块提取地图深层特征；最后使用像素重组法上采样重构得到高分辨率地图。本发明构建了融合全局和局部特征的地图超分辨率方法，实现地图背景内容和地图文字符号等细节信息的不同层次的超分辨率重构，得到高分辨率地图，支持地图文字信息加深对地图的理解。本发明基于全局与局部特征融合的地图超分辨率重构的深度学习方法生成的高分辨率地图包含丰富的文字符号信息，可以为基于内容的地图识别、泛源地图检索等后续任务提供数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013068A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311803967.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/583 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于空、域双重耦合的遥感影像检索方法及系统，首先通过不同粒度提取多空间尺度的特征表示，平衡了特征提取维度与计算效率。然后，通过基于移位窗口的分层Transformer结构，使得在进行自我注意力机制的计算时将注意力关注于非重叠的划分窗口域，并进行跨窗口的连接，匹配多尺度特征的计算。通过基于交叉注意力机制的令牌融合方法，将多粒度分支之间的特征令牌与类别令牌之间进行融合，充分学习令牌的包含信息，组合不同尺度上的特征。通过神经网络模型以实现自动挖掘有效信息，对现有的遥感场景检索方法进行进一步的优化和改进，提高遥感影像检索的精度和效率。
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公开(公告)号：CN116343104A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310054450.8
申请日：2023-02-03
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/50 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了视觉特征与向量语义空间耦合的地图场景识别方法及系统，本发明将卷积神经网络所提取的多层次视觉特征和地图语义信息相结合，对现有的地图场景识别方法进行进一步的优化和改进，使之能够具备一定的逻辑推理和知识泛化能力，适应于复杂的地图场景识别。既可有效利用现有先进的深度卷积神经网络在视觉特征提取和特征识别的强大能力，又可利用地图语义分析的手段赋予模型逻辑推理的能力。本发明为利用地理空间人工智能技术对泛源地图进行分析，并结合语义信息对复杂泛源地图场景进行识别提供一种可行的实现途径。并且可为地图内容识别、泛源地图检索、空间情感等等提供直接的参考和支持。
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公开(公告)号：CN111965666A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010686878.0
申请日：2020-07-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种气溶胶三维空间分布制图方法，包括以下步骤：首先基于卫星激光雷达观测反演气溶胶消光系数垂直廓线，计算长时间序列月平均气溶胶三维空间分布地图，得到基于观测的气候学的、和基于模式的气候学的、月平均的气溶胶消光系数三维空间分布地图，计算得到基于观测与基于模式的比值三维空间分布地图；再得到观测约束后的、逐小时的气溶胶三维空间分布现势地图，并将其融合地基米散射激光雷与星载激光雷达观测的数据；再获得逐小时的气溶胶光学厚度空间分布现势地图；最后得到协同卫星和地面主被动遥感观测及模式结果的气溶胶三维空间分布现势地图。本发明通过星地主被动遥感观测及模式结果的协同融合，提供了更为可靠的气溶胶三维空间分布信息。
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公开(公告)号：CN111965666B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010686878.0
申请日：2020-07-16
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种气溶胶三维空间分布制图方法，包括以下步骤：首先基于卫星激光雷达观测反演气溶胶消光系数垂直廓线，计算长时间序列月平均气溶胶三维空间分布地图，得到基于观测的气候学的、和基于模式的气候学的、月平均的气溶胶消光系数三维空间分布地图，计算得到基于观测与基于模式的比值三维空间分布地图；再得到观测约束后的、逐小时的气溶胶三维空间分布现势地图，并将其融合地基米散射激光雷与星载激光雷达观测的数据；再获得逐小时的气溶胶光学厚度空间分布现势地图；最后得到协同卫星和地面主被动遥感观测及模式结果的气溶胶三维空间分布现势地图。本发明通过星地主被动遥感观测及模式结果的协同融合，提供了更为可靠的气溶胶三维空间分布信息。
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公开(公告)号：CN116343104B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310054450.8
申请日：2023-02-03
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/50 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了视觉特征与向量语义空间耦合的地图场景识别方法及系统，本发明将卷积神经网络所提取的多层次视觉特征和地图语义信息相结合，对现有的地图场景识别方法进行进一步的优化和改进，使之能够具备一定的逻辑推理和知识泛化能力，适应于复杂的地图场景识别。既可有效利用现有先进的深度卷积神经网络在视觉特征提取和特征识别的强大能力，又可利用地图语义分析的手段赋予模型逻辑推理的能力。本发明为利用地理空间人工智能技术对泛源地图进行分析，并结合语义信息对复杂泛源地图场景进行识别提供一种可行的实现途径。并且可为地图内容识别、泛源地图检索、空间情感等等提供直接的参考和支持。
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