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公开(公告)号：CN109829426B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910097112.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于高分遥感影像的铁路建设临时建筑监测方法及系统。方法包括：获取铁路建设期双时相高分遥感影像；对所述铁路建设期双时相高分遥感影像进行多尺度图像分割，得到分割图像；对所述分割图像进行变化分析，得到变化检测结果；对所述分割图像进行分类操作，得到分类操作结果；根据所述变化检测结果和所述分类操作结果对铁路建设临时建筑进行监测。本发明能够提高铁路建设临时建筑监测能力和效果，为有效保护铁路沿线生态环境发挥积极作用。
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公开(公告)号：CN109903274A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910097118.3
申请日：2019-01-31
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开一种高分辨率遥感影像变化检测方法及系统。首先对两幅高分辨率遥感影像分别利用简单线性迭代算法SLIC进行超像素分割，得到第一超像素分割图像和第二超像素分割图像；提取第一超像素分割图像和第二超像素分割图像的光谱特征和纹理特征；根据各光谱特征和各纹理特征，计算第一超像素分割图像和第二超像素分割图像的特征差异向量；根据特征差异向量，得到第一幅变化幅度图像和第二幅变化幅度图像；将第一幅变化幅度图像和第二幅变化幅度图像融合得到统一的变化幅度图像；根据统一的变化幅度图像利用条件随机场算法，得到变化图像。本发明能够消除产生的噪声并很好的保留变化图像的边界信息，提高检测结果的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109829426A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910097112.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于高分遥感影像的铁路建设临时建筑监测方法及系统。方法包括：获取铁路建设期双时相高分遥感影像；对所述铁路建设期双时相高分遥感影像进行多尺度图像分割，得到分割图像；对所述分割图像进行变化分析，得到变化检测结果；对所述分割图像进行分类操作，得到分类操作结果；根据所述变化检测结果和所述分类操作结果对铁路建设临时建筑进行监测。本发明能够提高铁路建设临时建筑监测能力和效果，为有效保护铁路沿线生态环境发挥积极作用。
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公开(公告)号：CN110334719A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910623705.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明中公开了一种提取遥感影像中建筑物图像的方法，包括：获取卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型为以遥感影像为输入，以建筑物图像为输出的训练后的神经网络模型；获取待采集区域的遥感影像；将所述遥感影像输入所述卷积神经网络模型，提取所述待采集区域的建筑物图像，得到初步提取结果；对所述初步提取结果采用形态学闭运算进行优化，得到待采集区域内建筑物图像的最终提取结果。并且还公开了实现这一方法的具体虚拟系统。本发明提供的提取遥感影像中建筑物图像的方法和系统，具有提取图像精度高和效率高的特点。
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公开(公告)号：CN112329565A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011154610.9
申请日：2020-10-26
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高分遥感影像的道路建设监管方法及系统。该方法包括：对选取的道路施工过程的高分遥感影像进行预处理；基于核主成分分析方法对预处理后的高分遥感影像进行降维；基于核函数的模糊C‑均值算法，对降维后的高分遥感影像进行分类，得到分类结果；基于主成分分析对预处理后的高分遥感影像进行差异特征提取；基于直觉模糊C‑均值聚类算法对差异特征提取后的的遥感影像进行变化检测，得到检测结果；将所述分类结果和所述变化检测结果进行对比分析，得到道路建设监管数据。本发明能够有效的对在建工程进行监管，减少工程在监管方面的投入。
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公开(公告)号：CN109903274B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201910097118.3
申请日：2019-01-31
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开一种高分辨率遥感影像变化检测方法及系统。首先对两幅高分辨率遥感影像分别利用简单线性迭代算法SLIC进行超像素分割，得到第一超像素分割图像和第二超像素分割图像；提取第一超像素分割图像和第二超像素分割图像的光谱特征和纹理特征；根据各光谱特征和各纹理特征，计算第一超像素分割图像和第二超像素分割图像的特征差异向量；根据特征差异向量，得到第一幅变化幅度图像和第二幅变化幅度图像；将第一幅变化幅度图像和第二幅变化幅度图像融合得到统一的变化幅度图像；根据统一的变化幅度图像利用条件随机场算法，得到变化图像。本发明能够消除产生的噪声并很好的保留变化图像的边界信息，提高检测结果的精确度。
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公开(公告)号：CN110334719B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910623705.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明中公开了一种提取遥感影像中建筑物图像的方法，包括：获取卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型为以遥感影像为输入，以建筑物图像为输出的训练后的神经网络模型；获取待采集区域的遥感影像；将所述遥感影像输入所述卷积神经网络模型，提取所述待采集区域的建筑物图像，得到初步提取结果；对所述初步提取结果采用形态学闭运算进行优化，得到待采集区域内建筑物图像的最终提取结果。并且还公开了实现这一方法的具体虚拟系统。本发明提供的提取遥感影像中建筑物图像的方法和系统，具有提取图像精度高和效率高的特点。
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