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公开(公告)号：CN112556695B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202011379094.X
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及一种室内定位与三维建模方法、系统、电子设备及存储介质，包括：根据初始信息，设计行进轨迹规划，并在按照所述行进轨迹规划行进的过程中通过超宽带、惯性导航和/或视觉融合的方式采集数据；对所述通过超宽带、惯性导航和/或视觉融合的方式采集的数据进行时间同步，并将时间同步后的数据传输至云平台，以使得所述云平台接收并处理所述时间同步后的数据，获得所经区域的三维模型和摄像机的三维位置和姿态信息；以及接收所述云平台反馈的所述摄像机的三维位置和姿态信息，根据所述摄像机的三维位置和姿态信息更新所述行进轨迹规划。根据本发明的方法，可以解决室内定位和导航问题，还可以获得室内的高精度三维模型。
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公开(公告)号：CN112556695A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011379094.X
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及一种室内定位与三维建模方法、系统、电子设备及存储介质，包括：根据初始信息，设计行进轨迹规划，并在按照所述行进轨迹规划行进的过程中通过超宽带、惯性导航和/或视觉融合的方式采集数据；对所述通过超宽带、惯性导航和/或视觉融合的方式采集的数据进行时间同步，并将时间同步后的数据传输至云平台，以使得所述云平台接收并处理所述时间同步后的数据，获得所经区域的三维模型和摄像机的三维位置和姿态信息；以及接收所述云平台反馈的所述摄像机的三维位置和姿态信息，根据所述摄像机的三维位置和姿态信息更新所述行进轨迹规划。根据本发明的方法，可以解决室内定位和导航问题，还可以获得室内的高精度三维模型。
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公开(公告)号：CN118111380A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410070482.1
申请日：2024-01-17
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G01B21/32
Abstract: 本发明提供一种多模态融合形变监测方法、装置，其中方法包括：获取针对建筑物的多个模态的监测数据；基于多个模态的监测数据，以及与各模态对应的模态影响关系，确定形变监测数据，形变监测数据用于监测所述建筑物的形变；各模态对应的模态影响关系是基于历史卫星数据以及各模态的历史数据进行数据反演得到；多个模态包含道路图像、水库水位、降雨雨量、风速中的至少两种。本发明提供的方法、装置，通过历史卫星数据以及各模态的历史数据进行数据反演，得到各模态对应的模态影响关系，确定形变监测数据，实现了不同影响因子对建筑物的形变监测，提升了形变监测数据的精细度，同时也使得形变监测数据更准确和丰富。
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公开(公告)号：CN117475336A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311518840.2
申请日：2023-11-14
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/10 , G06T7/62 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/13
Abstract: 本发明提供一种村落建筑风貌确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取待识别村落图像；将所述待识别村落图像输入至建筑识别模型中，得到所述建筑识别模型输出的所述待识别村落图像中所有村落各自的建筑信息，所述建筑识别模型是基于村落图像样本和建筑信息样本训练得到的；针对所述所有村落中的各村落，根据村落的建筑信息，确定所述村落中建筑的风貌信息。该方法采用建筑识别模型，可对待识别村落图像进行自动识别，在提高了数据处理效率的同时，可得到准确性较高的所有村落各自的建筑信息，进而得到准确性较高的所有村落各自的风貌信息。
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公开(公告)号：CN114118359A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111250444.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种养殖环境评估方法、装置及系统，该方法包括：获取待评估养殖场所的目标环境参数的采样值；获取目标环境参数的采样值对应的编码组合；将编码组合输入至养殖环境评估模型，得到养殖环境评估模型输出的评估结果；其中，养殖环境评估模型为基于离散型Hopfield神经网络建立的模型。本发明提供的养殖环境评估方法、装置及系统，基于待评估养殖场所的目标环境参数的采样值获取对应的编码组合，以编码组合作为养殖环境评估模型的输入，输出评估结果，通过离散型Hopfield神经网络可以对养殖环境进行自动检测和判断，避免人工判断引起的误差，能提高养殖环境评估的精细性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112819232A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110159112.1
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于打卡数据的人流量特征预测方法及装置。其中，该方法包括：获取预设时间段内的打卡数据集；对所述打卡数据集进行描述性统计分析；所述打卡数据集包括打卡地点信息和打卡时间信息；根据所述打卡时间信息和所述打卡地点信息，确定每个用户对应的地点熵和时间熵；将所述地点熵和所述时间熵输入至预设的K均值聚类模型中进行聚类分析，得到所述K均值聚类模型输出的人群画像属性特征；针对特定人群提取打卡数据，基于季节性差分自回归滑动平均模型预测特定人群在不同时间不同地点的打卡特征。采用本发明公开的方法，能够对特定区域内的人流量数据进行精准的预测，便于管理者及时采取相应的应对措施，提高了人流量预测效率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119251987A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411393376.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京建筑大学
Inventor： 刘飞
Abstract: 本发明属于地平面激光测量技术领域，具体涉及一种上跨既有管道的平行叠落施工过程中地层变形预警系统，包括采集模块、云处理中心以及预警响应模块，采集模块通过在既有管道平行叠落施工隧道施工处设置的激光监测装置完成数据采集，采集模块将采集到的监测数据发送至云处理中心；云处理中心通过对反馈的监测数据进行计算，判断是否出现地层变形，若出现地层变形，则判断是否达到预警阈值，若达到预警阈值，则向预警响应模块发送预警通知；预警提示模块获取预警通知后，同时通过云处理中心以及激光监测装置进行紧急预警。本发明通过激光测量地层是否变形，测量结果准确，预警提示更加安全。
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公开(公告)号：CN118243068A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410228850.0
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G01C11/02 , G01C11/04 , B64U20/87 , B64U101/30
Abstract: 本发明公开了一种狭长山间道路单镜头无人机倾斜航摄方法、系统及介质，所述方法包括：基于道路三维空间信息，确定无人机飞行航路点的位置及绝对高度；基于道路走向微分方位角，确定无人机的机头朝向；利用道路坐标方位角，使无人机的机头朝向始终面向道路且垂直于道路中线，再利用航摄的相对航高高度、无人机上搭载的单镜头相机与道路边缘的水平距离之间的三角关系，计算单镜头相机的俯仰角大小，控制单镜头相机的主光轴始终指向于道路中线。本发明中，无人机仅需搭载单镜头相机，始终面向道路且相机主光轴始终垂直于道路中线；飞行航线沿着道路两侧仿地、往返飞行，与传统无人机倾斜摄影测量相比成本更低，飞行效率更高，数据量更小。
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公开(公告)号：CN117232550A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310953780.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种多传感器的空间基准标定方法及装置，该方法包括：根据当前环境条件，从预设的特征要素组合模板库中确定特征要素组合模板，每种环境条件都配置有与之对应的特征要素组合模板；根据多传感器数据获取特征要素，并根据所述特征要素组合模板生成特征要素组合；将所述特征要素组合输入空间基准标定模型，得到用于空间基准标定的所述特征要素组合对应的标定参数；其中，所述空间基准标定模型基于特征要素样本组合，以及所述特征要素样本组合对应的标定参数作为标签训练得到。用以解决现有技术中多传感器的空间基准不统一的缺陷，实现多传感器的空间基准高精度标定。
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公开(公告)号：CN112819230A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110157797.6
申请日：2021-02-04
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供一种基于打卡数据的用户打卡地点预测方法及装置。其中，该方法包括：确定待分析的打卡数据，将打卡数据作为测试集输入至预设的孤立森林模型中，获得所述孤立森林模型输出的用户的异常打卡地点数据；或者基于协同过滤模型对打卡数据进行分析，得到用户之间打卡地点和频率的相似度数据，将待预测用户对应的标识信息输入到所述协同过滤模型，根据打卡地点和频率的相似度高低，确定与所述待预测用户对应的目标用户，并基于所述目标用户对待预测用户的实际打卡地点进行预测。采用本发明公开的方法，能够通过分析用户的各种打卡行为特征及时发现用户的异常行为，对用户在不同时段可能去的地点进行提前预测，有效提高了预测效率和预测精度。
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