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公开(公告)号：CN118913211A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411415101.5
申请日：2024-10-11
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G01C5/00 , G01S13/90 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种地面沉降易发性预测方法和装置、系统、存储介质，属于地质灾害预测技术领域，包括：步骤S1、获取历史InSAR观测数据；步骤S2、对历史InSAR观测数据进行预处理；步骤S3、根据预处理后的历史InSAR观测数据训练双分支并行融合神经网络；步骤S4、将待处理的InSAR观测数据输入到训练好的双分支并行融合神经网络进行地面沉降易发性预测。采用本发明的技术方案，提高LSSM的可靠性。
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公开(公告)号：CN118821633A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411310535.9
申请日：2024-09-20
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于CNN‑DF的滑坡易发性评估方法，包括：对在研究区获取的滑坡影响因子进行多重共线性试验，并基于滑坡编目计算滑坡影响因子的频率比；利用孕灾环境因子的频率比结果归一化构建相似环境，在相似环境的约束下采用均衡采样方法构建滑坡数据集；其中孕灾环境因子为从滑坡影响因子中筛选的作为环境约束的因子；搭建滑坡易发性模型对所述滑坡数据集进行滑坡易发性预测，并生成滑坡易发性图；其中，滑坡易发性模型是基于CNN模块和DF模块搭建的，利用已训练的CNN模块从训练集中提取高级特征，扩展后输入所述DF模块进行训练和测试；基于测试集，通过比较精度指标和滑坡易发性图结果来评价已训练的滑坡易发性模型的性能。
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公开(公告)号：CN118673803A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410787126.1
申请日：2024-06-18
申请人： 兰州交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的区域断裂三维模型异常穿切面自动削截方法及系统，包括如下步骤：构建断裂削截知识图谱本体层；地质断裂文本数据与平面地质图数据关联集成，抽取断裂性质、地质时代、类型信息；断裂削截知识图谱本体层—数据层映射；遍历知识图谱断裂削截规则，完成断裂曲面的削截操作，形成无异常穿切面的三维断裂模型。本发明基于图结构有效整合了断裂穿切面处理规则知识和不同断裂间的空间拓扑关系，建立断裂间联系，形成涵盖断裂穿切关系自动处理规则及拓扑关系的断裂知识图谱，能够有效解决断裂异常穿切面自动削截。
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公开(公告)号：CN118135123B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410572782.X
申请日：2024-05-10
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06V10/26 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种高速公路逆向建模方法、装置、设备、介质及产品，涉及点云数据分析技术领域。所述方法是在获取由移动激光扫描设备对目标路线采集所得的点云数据后，先根据点云数据生成虚拟道路中心线，然后应用三维B样条曲线对中心线进行采样处理，得到多个采样后中心线点，再然后计算各个中心线点的水平曲率及纵向坡度导数，并据此将中心线分割为依次连接的多个水平线形曲线元素及多个垂直线形曲线元素，再然后对各个曲线元素进行公路线形参数化处理以得到线形参数，最后根据线形参数放置所有公路横断面，得到目标路线的高速公路三维模型，如此可自动化地精确提取高速公路线形，并在线形提取方面实现高精度，还与相交点法相比，相对误差很小。
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公开(公告)号：CN117671167B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311363933.2
申请日：2023-10-19
申请人： 兰州交通大学
摘要： 本发明提出一种基于山体阴影分析的启发式DEM综合方法，该方法采用山体阴影分析和局部邻域分析方法分别提取DEM数据隐含的地形骨架特征线和地形特征点，以特征线和特征点作为约束，进行重采样和DEM内插，本质上是一种启发式DEM综合方法。首先，需要设定山体阴影分析及DEM综合的超参数，构建山体阴影分析的光照模型；然后，基于山体阴影分析方法提取DEM数据隐含的地形骨架特征，基于局部邻域分析提取DEM数据中的高程地形特征点；最后，基于提取的特征要素将DEM数据分为特征数据和非特征数据两类，分别采用重采样和反距离插值方法进行启发式DEM综合。实验表明，本发明能更加简单、有效地实现启发式DEM综合，且综合结果符合空间认知和DEM表达的基本规律，可以有效提升DEM尺度变换的效率并改善DEM综合效果。
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公开(公告)号：CN118425967A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410807566.9
申请日：2024-06-21
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本申请涉及雷达遥感领域，公开了LiDAR数据辅助的深度神经网络InSAR相位解缠方法，包括以下步骤：S1、获取干涉SAR图像数据；S2、利用LiDAR数据生成地形高程模型，并结合地表覆盖数据；S3、基于顺序高斯模拟方法，结合干涉相位和去相关噪声，生成模拟干涉相位数据集；S4、构建以编码‑解码结构为基础的深度神经网络模型；S5、利用模拟干涉相位数据集训练深度神经网络模型；S6、应用训练好的深度神经网络模型，对实际干涉SAR图像进行相位解缠。本发明提高数据集的拟真性和模型的返还能力，以编码‑解码结果为基础，构建嵌入ASPP，残差注意力机制的网络结构，提高模型的多尺度特征学习能力。
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公开(公告)号：CN118129633B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410552205.4
申请日：2024-05-07
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G01B11/16 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种高精度护栏形变检测方法、装置、设备、介质及产品，涉及点云数据分析技术领域。所述方法是在获取由车载激光扫描设备对目标路线的路侧区域采集所得的点云数据后，先通过预处理和点云提取处理得到路侧护栏及支持组件的实例化点集，然后一方面根据路侧护栏的实例化点集拟合得到护栏轨迹实际曲线，另一方面根据支持组件的实例化点集，依次得到支持组件的结构参数和BIM模型以及路侧护栏的BIM模型和护栏轨迹原始曲线，最后针对在目标路线上的各个位置，若发现护栏轨迹实际曲线与护栏轨迹原始曲线在对应位置的曲率偏差绝对值超过预设的曲率偏差阈值，则确定在对应位置出现护栏形变情况，如此可对检测到的形变护栏进行精准定位。
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公开(公告)号：CN118129633A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410552205.4
申请日：2024-05-07
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G01B11/16 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种高精度护栏形变检测方法、装置、设备、介质及产品，涉及点云数据分析技术领域。所述方法是在获取由车载激光扫描设备对目标路线的路侧区域采集所得的点云数据后，先通过预处理和点云提取处理得到路侧护栏及支持组件的实例化点集，然后一方面根据路侧护栏的实例化点集拟合得到护栏轨迹实际曲线，另一方面根据支持组件的实例化点集，依次得到支持组件的结构参数和BIM模型以及路侧护栏的BIM模型和护栏轨迹原始曲线，最后针对在目标路线上的各个位置，若发现护栏轨迹实际曲线与护栏轨迹原始曲线在对应位置的曲率偏差绝对值超过预设的曲率偏差阈值，则确定在对应位置出现护栏形变情况，如此可对检测到的形变护栏进行精准定位。
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公开(公告)号：CN113344306B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110899195.8
申请日：2021-08-06
申请人： 浙江中海达空间信息技术有限公司 , 兰州交通大学
摘要： 本发明涉及降水湿清除过程微观时序建模的PM2.5浓度预测方法，步骤如下，步骤1，降水微观时序过程提取：将区域空气质量和气象观测数据的环境要素进行预处理；步骤2，利用定量分析方法将降水对空气中PM2.5湿清除过程的作用特征和规律构建效应模型，包括效应过程、效应指标及效应模式；步骤3，基于降水效应过程模型构建面向PM2.5浓度和环境序列统计量的特征分类器，以便于获取大量降水样本的共性和特性；步骤4，输入易获取的未来时间段降水及气象资料，利用分类器预先划分某次降水过程的效应模式，生成未来降水过程中PM2.5浓度变化趋势。本发明实现了根据易获取的未来降水资料预测逐小时的PM2.5浓度。
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公开(公告)号：CN118135123A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410572782.X
申请日：2024-05-10
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06T17/00 , G06V10/26 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种高速公路逆向建模方法、装置、设备、介质及产品，涉及点云数据分析技术领域。所述方法是在获取由移动激光扫描设备对目标路线采集所得的点云数据后，先根据点云数据生成虚拟道路中心线，然后应用三维B样条曲线对中心线进行采样处理，得到多个采样后中心线点，再然后计算各个中心线点的水平曲率及纵向坡度导数，并据此将中心线分割为依次连接的多个水平线形曲线元素及多个垂直线形曲线元素，再然后对各个曲线元素进行公路线形参数化处理以得到线形参数，最后根据线形参数放置所有公路横断面，得到目标路线的高速公路三维模型，如此可自动化地精确提取高速公路线形，并在线形提取方面实现高精度，还与相交点法相比，相对误差很小。
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