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公开(公告)号：CN107480679B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201710260027.8
申请日：2017-04-20
申请人： 北京工业大学 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开一种用于提取遥感图像中路网的方法，首先需要以d×d的滑动窗口在有标注的图像上采集道路及背景作为训练样本，滑动窗口中心像素为道路则视为正类样本，滑动窗口中心s×s区域不含道路则视为负类样本。采用卷积神经网络对样本进行训练，然后对图像中的像素进行分类得到一幅二值图像，作为初步的提取结果，通过分析二值图像中的连通区域，并将N个最大的连通区域作为最终的提取结果。本发明方法的创新之处在于引入卷积神经网络对像素进行分类，并通过分析连通区域对分类结果进行优化。
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公开(公告)号：CN107480679A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710260027.8
申请日：2017-04-20
申请人： 北京工业大学 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
CPC分类号： G06K9/6267 , G06K9/342 , G06K9/38 , G06N3/04
摘要： 本发明公开一种用于提取遥感图像中路网的方法，首先需要以d×d的滑动窗口在有标注的图像上采集道路及背景作为训练样本，滑动窗口中心像素为道路则视为正类样本，滑动窗口中心s×s区域不含道路则视为负类样本。采用卷积神经网络对样本进行训练，然后对图像中的像素进行分类得到一幅二值图像，作为初步的提取结果，通过分析二值图像中的连通区域，并将N个最大的连通区域作为最终的提取结果。本发明方法的创新之处在于引入卷积神经网络对像素进行分类，并通过分析连通区域对分类结果进行优化。
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公开(公告)号：CN111523606A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010351888.9
申请日：2020-04-28
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC分类号： G06K9/62 , G06K9/00 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06T7/187 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种道路信息的更新方法，该方法包括：利用特征提取的方式获得道路路面的特征点；将道路类型分为水泥路、沥青路和砂石路三类，对三类的道路进行不同颜色的标注，将沥青路标记为红色，将水泥路标记为蓝色，将砂石路标记为黄色；通过手工标注数据集分别对Wordview‑3、GF‑2以及利用网络爬虫技术的网络地图进行标绘，生成大小不同的两类训练数据集；利用Deeplab、Caffe两种不同的深度学习网络模型，对大小不同的两类训练样本数据进行基于高分遥感影像道路信息提取模型的训练。本发明采用卷积神经网络进行道路信息提取，基于逆地理编码算法的互联网道路信息提取，不同数据源之间数据的融合、分析实现道路信息的快速、准确的更新。
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公开(公告)号：CN109815859A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910023523.0
申请日：2019-01-10
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种低等级道路自动提取及变化分析方法，该方法能够实现道路路网的自动提取与变化分析，通过高分辨率遥感影像，对道路材质的几何、纹理、光谱特征进行样本的选择，生成数据集进行模型的训练，利用生成的模型进行道路的自动提取。基于数据模型进行道路提取，实现影像提取结果与网络数据的自动配准。设置阈值、置信区间等方式进行对比变化分析，进行融合降低数据集的生成工作。能够大幅度减少训练数据集生成工作，基于影像的道路提取结果与网络道路数据进行融合，融合结果道路数据精确度较高，根据融合结果可自动生成新的数据集，大幅度降低训练数据集的生成工作。
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公开(公告)号：CN107517267A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710788745.2
申请日：2017-09-05
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 北京中交通信科技有限公司
发明人： 解玉龙 , 耿丹阳 , 庞天婷 , 钟南 , 苏航 , 方志伟 , 张瀚予 , 秦婧 , 叶辉 , 林钦 , 屈芸 , 郭昆 , 杨磊 , 邓蕾 , 夏威 , 桑凌志 , 艾云飞 , 祁钰茜 , 佘绍一 , 张胜龙
CPC分类号： H04L67/12 , G01D21/02 , H04B7/18513 , H04B7/18517
摘要： 本发明公开一种船舶数据采集和传输控制终端系统，包括：船舶数据采集单元，采集船舶AIS设备的数据、船舶GPS设备输出的船舶位置数据和GPS时间数据、船舶工况数据、船舶局域网数据并传输至海事卫星数据传输控制单元；海事卫星数据传输控制单元，采集船舶罗经设备的船首向数据和船舶当前海域的气象数据，将接收的船舶数据采集单元传输的数据和海事卫星数据传输控制单元采集的数据通过海事卫星传输到岸端监测中心并接受岸端监测中心对船舶数据采集和传输控制终端系统的采集控制参数的远程配置。本发明实现了船舶与岸端监测中心的可靠通信。
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公开(公告)号：CN111523606B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010351888.9
申请日：2020-04-28
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/187 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种道路信息的更新方法，该方法包括：利用特征提取的方式获得道路路面的特征点；将道路类型分为水泥路、沥青路和砂石路三类，对三类的道路进行不同颜色的标注，将沥青路标记为红色，将水泥路标记为蓝色，将砂石路标记为黄色；通过手工标注数据集分别对Wordview‑3、GF‑2以及利用网络爬虫技术的网络地图进行标绘，生成大小不同的两类训练数据集；利用Deeplab、Caffe两种不同的深度学习网络模型，对大小不同的两类训练样本数据进行基于高分遥感影像道路信息提取模型的训练。本发明采用卷积神经网络进行道路信息提取，基于逆地理编码算法的互联网道路信息提取，不同数据源之间数据的融合、分析实现道路信息的快速、准确的更新。
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公开(公告)号：CN109815859B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910023523.0
申请日：2019-01-10
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种低等级道路自动提取及变化分析方法，该方法能够实现道路路网的自动提取与变化分析，通过高分辨率遥感影像，对道路材质的几何、纹理、光谱特征进行样本的选择，生成数据集进行模型的训练，利用生成的模型进行道路的自动提取。基于数据模型进行道路提取，实现影像提取结果与网络数据的自动配准。设置阈值、置信区间等方式进行对比变化分析，进行融合降低数据集的生成工作。能够大幅度减少训练数据集生成工作，基于影像的道路提取结果与网络道路数据进行融合，融合结果道路数据精确度较高，根据融合结果可自动生成新的数据集，大幅度降低训练数据集的生成工作。
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公开(公告)号：CN111539363A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010352541.6
申请日：2020-04-28
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
摘要： 本发明公开了一种公路落石识别分析方法，该方法包括建立U-net深度学习网络模型，对训练样本数据进行训练；通过模型对公路路面区域进行道路面状区域的提取；采用object_detection算法将道路面状区域的提取情况进行识别；将识别完成的道路面状区域进行图像区域分类，得到像素级分类结果，并对不同类型目标进行不同颜色标注；将识别的数据分别通过灰度图转换、图像高斯平滑、车道线边缘检测、霍夫转换和线条提取进行道路车道线的识别。本发明通过利用object_detection算法，车道线识别算法分别得到车辆、行人、落石以及道路车道线的像素坐标值，分析得出公路路面落石所处位置、所处车道线位置以及所占路面面积的大小。
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公开(公告)号：CN108256424A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711307240.6
申请日：2017-12-11
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开一种基于深度学习的高分辨率遥感图像道路提取方法，包括通过卫星或航拍器获取遥感图像；建立深度学习模型；标注部分遥感图像并得到矢量路网；在所述遥感图像以及矢量路网上采集道路以及背景样本；采用所述深度学习模型对所述道路以及背景样本进行训练；用训练得到的深度学习网络对所述遥感图像中像素进行分类并得到二值图像；将二值图像中识别出的像素值进行标识。本发明能够提高分类精度，从而识别地物信息。
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公开(公告)号：CN107944377A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711157287.9
申请日：2017-11-20
申请人： 中交信息技术国家工程实验室有限公司
摘要： 本发明公开了一种交通基础设施安全监控方法和系统，该方法融合高分辨率光学遥感与合成孔径雷达干涉测量技术的道路提取与监测技术，利用光学遥感影像进行地表信息的识别与提取，进行地表分类、道路提取等；基于雷达遥感影像，使用InSAR技术获取更深层的结构信息，如交通设施的沉降、变形等。通过光学遥感与雷达遥感的结合，可协同实现对道路路面状态的识别与交通设施所处地表形变情况的高精度监测，为提升道路通行安全提供有效支持。
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