-
公开(公告)号：CN115631162A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211293435.0
申请日：2022-10-21
Applicant: 云南省地质环境监测院(云南省环境地质研究院) , 广东南方数码科技股份有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种滑坡隐患识别方法，涉及滑坡灾害隐患识别技术领域，包括：获取目标区域的多源图像数据，多源图像数据包括光学遥感影像、SAR影像、DEM数据、归一化植被指数以及地表覆盖类型；对多源图像数据进行通道叠加处理，得到多通道影像；将所述多通道影像分割为多个子图像，并将多个子图像逐个输入滑坡隐患预测模型中进行滑坡预测，得到每个子图像所对应的子区域存在滑坡隐患的概率；识别出概率大于预设概率阈值的子图像，该子图像所对应的子区域为目标区域中存在滑坡隐患的区域；识别出概率大于预设概率阈值的子图像，该子图像为目标区域存在滑坡隐患的区域；解决了现有技术滑坡隐患识别结果精准度不高的问题。
-
公开(公告)号：CN115879300A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211568643.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司 , 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了一种滑坡诱发性估算方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，其中，该滑坡诱发性估算方法包括：采集滑坡相关的多源动态诱发因素，根据所述多源动态诱发因素，生成模型训练样本，采用所述模型训练样本以及预设基础模型，训练获取滑坡诱发性估算模型。其中，本申请实施例中选用的多源动态诱发因素可以包括多个维度，例如历史降雨数据、历史地表形变数据、历史地震数据、人类活动数据、险情上报数据、监测站点数据，从而实现在对滑坡进行诱发性估算时，获取更为精确的结果。
-
公开(公告)号：CN116090541A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310002001.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于切片下采样的模型轻量化方法、设备及存储介质。该发明通过特征切片的方式实现模型的下采样操作，紧接着追加一个深度可分离卷积，以提取下采样所得特征映射层的高层语义信息。它可以在明显降低参数量和计算量的情况下保持或者轻微提升模型精度。与现有技术相比，本发明确保了下采样过程中图像特征信息的全量继承，在显著降低模型参数量的情况下可以有效维持模型性能，有助于提升深度学习模型的训练和推理速度，减少设备资源占用和降低功耗。为轻量化深度学习模型的构建提供了新的参考和思路，对于在资源受限的边缘计算设备上部署和应用深度学习模型具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN113658338A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110982203.5
申请日：2021-08-25
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种点云树木单体分割方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据预设高度，将原始树木点云数据划分为第一点集合和第二点集合，其中，第一点集合中的点的z坐标值大于预设高度，第二点集合中的点的z坐标值小于预设高度；采用预设聚类算法，对第二点集合进行处理，获取n个聚类点集合；将各聚类点集合中的第一点，分别与第一点集合中的点进行比较，根据比较结果将第一点集合中的点进行划分，获取n个目标分割结果。通过上述步骤，可以首先通过对树干上的点进行聚合分类，再将树冠层的点云数据按照树干上的点的聚类集合进行分割，可以充分适应树木的生长特点，使得对点的分类足够准确，从而使得点云树木单体分割的结果更加精准。
-
公开(公告)号：CN113345092A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110490354.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法。本发明通过使用针对面元的距离约束的粒子物理模型，在倒置后的实景三维模型上模拟布料的自由下落，通过质点与实景三维模型的碰撞检测确定布料的最终形态并作为地面模型的近似，通过比较质点与实景三维模型面元的空间关系来局区分地面模型和非地面模型。本发明具备高效率、高鲁棒性、高精度优点，可用于城市、林地、乡村等场景及任意面元密度的实景三维模型的地面模型与非地面模型的分离。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116386007A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310355103.9
申请日：2023-04-04
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种路面交通标志的提取方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标场景的点云数据，并基于点云数据确定目标场景对应的目标投影图像；其中，目标投影图像所显示的内容至少包括路面交通标志；通过预先训练的目标检测模型，对目标投影图像进行目标检测处理，得到路面交通标志对应的标志属性数据；其中，目标检测模型是通过对轻量化检测模型进行蒸馏训练得到的；基于标志属性数据，确定路面交通标志对应的目标局部图像和目标模板图像，并根据目标模板图像从目标局部图像中提取路面交通标志对应的标志边界。本发明可以有效降低对硬件设备的要求，还可以较好地兼顾提取路面交通标志的效率和效果。
-
公开(公告)号：CN115880454A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211222496.8
申请日：2022-10-08
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于实景三维模型的平面特征检测方法。本发明首先将实景三维模型解析为一个基元集合，之后，综合考虑基元的空间邻近性特征、曲面特征和颜色特征构建基元异质性距离公式，并将基元局部聚类成一系列性质匀称、边界规整的簇，在簇的基础上通过欧式空间距离和余弦度量值进行平面特征提取，并使用元启发优化算法提升了方法的自动化程度。本发明可有效检测出实景三维模型中的较大平面，且具备高识别率、高效率和易产生边界规则的平面的优势，可为实景三维模型建筑物提取、对象化、数据压缩、模型简化和屋顶提取等工作提供支持。
-
公开(公告)号：CN113345092B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110490354.9
申请日：2021-05-06
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于实景三维模型的地面模型与非地面模型自动分离方法。本发明通过使用针对面元的距离约束的粒子物理模型，在倒置后的实景三维模型上模拟布料的自由下落，通过质点与实景三维模型的碰撞检测确定布料的最终形态并作为地面模型的近似，通过比较质点与实景三维模型面元的空间关系来局区分地面模型和非地面模型。本发明具备高效率、高鲁棒性、高精度优点，可用于城市、林地、乡村等场景及任意面元密度的实景三维模型的地面模型与非地面模型的分离。
-
公开(公告)号：CN114626432A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210073155.2
申请日：2022-01-21
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供基于改进K‑Medoids算法的R树节点数据聚类方法，包括以下步骤：计算聚类中心，聚类剩余数据对象，重新选取聚类中心，数据聚类。本发明涉及电子设备、存储介质和程序产品。本发明针对空间数据的特点，对K‑Medoids算法进行改进和扩充，使得修改后的K‑Medoids算法不仅能够有效处理空间数据而且减少结点的覆盖面积和空白区域，得到较为紧凑的R树结点结构；提高了R树的构建效率和空间数据查询效率；有效地缩小最小外接矩形的覆盖面积，降低R树结点的空白区域，使得空间聚类更加紧凑。
-
公开(公告)号：CN112732852A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011643656.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种跨平台的时空大数据分布式处理方法及软件，在复用传统的地理信息系统内核的基础上，提出了一种跨平台的时空大数据管理方法，运用Apache Beam模型，对空间数据进行高效的存储，避免了用户在不同的分布式计算平台上分别编写数据管理程序，大大提升了开发效率；提出了一种改进的分布式空间数据并行处理方法，在Apache Beam提供的对非空间数据进行并行处理方法的基础上，兼容了对如插值分析、密度分析等需要同时对多个输入点要素进行处理的空间分析算法的并行化。避免了用户编写自己的空间数据处理算法，并使得需要同时对多个输入点要素进行处理的空间分析算法的并行化成为可能，能够对海量空间数据进行高效的处理和分析。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.099 seconds)
