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公开(公告)号：CN112597936A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011592839.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明属于建筑垃圾处理技术领域，提供了一种基于面向对象分层分割的建筑垃圾分离方法及相关产品，所述方法通过获取多谱影像数据并进行预处理，再进行形态学建筑指数影像处理后得到增强后的遥感影像，将其输入预先建立的基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，得到建筑垃圾和非建筑垃圾的分离结果。本发明预先建立基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，对遥感影像进行分层分割，有利于不同地物在不同层次尺度下被完整分离，通过对比建筑垃圾与周边地物在光谱、几何和纹理等各类特征上的差异，实现对建筑垃圾信息快速准确的分离，提高分离精度，有效解决了建筑垃圾与裸土、建筑物和植被等周边地物之间光谱易混淆的问题。
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公开(公告)号：CN110598784B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910856646.2
申请日：2019-09-11
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的建筑垃圾分类方法及装置，所述方法通过获取待分类的建筑垃圾的卫星影像数据、并对所述卫星影像数据进行图像预处理，得到高分辨率多光谱的建筑垃圾遥感图像；并将所述高分辨率多光谱的建筑垃圾遥感图像输入预先建立的基于机器学习的建筑垃圾自动分类模型，得到相应的建筑垃圾分类结果。本发明方法实施例基于机器学习建立的分类模型有效地对建筑垃圾遥感影像进行自动识别、并将建筑垃圾分类出来，实现了对建筑垃圾的快速定位，并且其对建筑垃圾自动分类精度与传统方法相比较高，大大减少人力物力，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN107507236A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710786258.2
申请日：2017-09-04
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/33
CPC classification number: G06T7/33 , G06T2207/10032 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明公开了一种层次递进时空约束对齐算法及装置，涉及地理信息技术领域，可以提高街景影像的时空对齐准确性。所述算法包括：获取采集的街景影像的轨迹数据；根据所述轨迹数据和参考影像采集点的坐标，获取所述参考影像采集点预设范围内的影像集合；依据所述参考影像采集点周围邻域的兴趣点POI，从所述影像集合中查询所述参考影像采集点前后的候选影像集合；利用POI的尺度约束和视觉特征匹配算法，从所述候选影像集合中确定与所述参考影像对齐的街景影像。本发明主要适用于街景影像的处理。
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公开(公告)号：CN112597936B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202011592839.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明属于建筑垃圾处理技术领域，提供了一种基于面向对象分层分割的建筑垃圾分离方法及相关产品，所述方法通过获取多谱影像数据并进行预处理，再进行形态学建筑指数影像处理后得到增强后的遥感影像，将其输入预先建立的基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，得到建筑垃圾和非建筑垃圾的分离结果。本发明预先建立基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，对遥感影像进行分层分割，有利于不同地物在不同层次尺度下被完整分离，通过对比建筑垃圾与周边地物在光谱、几何和纹理等各类特征上的差异，实现对建筑垃圾信息快速准确的分离，提高分离精度，有效解决了建筑垃圾与裸土、建筑物和植被等周边地物之间光谱易混淆的问题。
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公开(公告)号：CN106570073B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201610899743.6
申请日：2016-10-14
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F16/215 , G01N33/18
Abstract: 本公开提供了一种地表水水质数据粗误差筛查方法及装置，所述方法包括以下步骤：获取预设的目标筛查时间段内的地表水监测数据；确定所述目标筛查时间段所属的预设时段，其中，各个所述预设时段具有各自相对应的筛查算法；根据与所述目标筛查时间段所属的预设时段相对应的筛查算法判断所述地表水监测数据是否是粗误差数据。本公开可以自动将地表水监测数据中的粗误差数据筛查出来，同时，本公开提供的方法的适用性更广，不仅能准确判断粗误差数据项，并且对大量数据的计算效率较高，增加地表水监测数据的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107507236B
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201710786258.2
申请日：2017-09-04
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了种层次递进时空约束对齐方法及装置,涉及地理信息技术领域,可以提高街景影像的时空对齐准确性。所述方法包括:获取采集的街景影像的轨迹数据;根据所述轨迹数据和参考影像采集点的坐标,获取所述参考影像采集点预设范围内的影像集合;依据所述参考影像采集点周围邻域的兴趣点POI,从所述影像集合中查询所述参考影像采集点前后的候选影像集合;利用POI的尺度约束和视觉特征匹配算法,从所述候选影像集合中确定与所述参考影像对齐的街景影像。本发明主要适用于街景影像的处理。
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公开(公告)号：CN114066876B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111413389.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及建筑垃圾变化检测技术领域，具体地说是一种基于分类结果及CVA‑SGD法的建筑垃圾变化检测方法，通过变化矢量分析法(CVA)和光谱斜率差异法(SGD)相结合的建筑垃圾变化检测框架通过定量评价验证了该方法的有效性，三种阈值分割算法和变化检测精度评价方法，并可以根据实际情况，综合考虑运算效率、运算的复杂程度等选择适合的阈值分割算法和调节因子，本发明同现有技术相比，通过变化矢量分析避免重复分类的累计误差所带来的影响，通过光谱斜率差异检测出由于类间光谱方差存在而导致的伪变化，再使用不同的阈值分割算法提取建筑垃圾的变化区域，实现对建筑垃圾变化信息的掌握。
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公开(公告)号：CN114066876A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111413389.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及建筑垃圾变化检测技术领域，具体地说是一种基于分类结果及CVA‑SGD法的建筑垃圾变化检测方法，通过变化矢量分析法(CVA)和光谱斜率差异法(SGD)相结合的建筑垃圾变化检测框架通过定量评价验证了该方法的有效性，三种阈值分割算法和变化检测精度评价方法，并可以根据实际情况，综合考虑运算效率、运算的复杂程度等选择适合的阈值分割算法和调节因子，本发明同现有技术相比，通过变化矢量分析避免重复分类的累计误差所带来的影响，通过光谱斜率差异检测出由于类间光谱方差存在而导致的伪变化，再使用不同的阈值分割算法提取建筑垃圾的变化区域，实现对建筑垃圾变化信息的掌握。
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公开(公告)号：CN110738354A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910882735.4
申请日：2019-09-18
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本公开涉及一种预测颗粒物浓度的方法、装置、存储介质及电子设备，该方法通过获取目标区域内当前时刻的气溶胶光学厚度AOD遥感影像图；从AOD遥感影像图获取目标气溶胶光学厚度，其中，该目标气溶胶光学厚度为目标区域内的目标待测位置在该AOD遥感影像图中对应像元的气溶胶光学厚度；获取目标待测位置处目标环境影响因子的目标数据；将目标气溶胶光学厚度和目标数据作为预先训练的颗粒物浓度预测模型的输入，得到目标待测位置处的颗粒物浓度。这样，能够同时融合地面空气质量监测数据、卫星遥感数据和目标环境影响因子数据来准确估计近地面颗粒物浓度的连续空间分布，从而能够为全面治理环境问题提供可靠的数据依据。
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公开(公告)号：CN110598784A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910856646.2
申请日：2019-09-11
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的建筑垃圾分类方法及装置，所述方法通过获取待分类的建筑垃圾的卫星影像数据、并对所述卫星影像数据进行图像预处理，得到高分辨率多光谱的建筑垃圾遥感图像；并将所述高分辨率多光谱的建筑垃圾遥感图像输入预先建立的基于机器学习的建筑垃圾自动分类模型，得到相应的建筑垃圾分类结果。本发明方法实施例基于机器学习建立的分类模型有效地对建筑垃圾遥感影像进行自动识别、并将建筑垃圾分类出来，实现了对建筑垃圾的快速定位，并且其对建筑垃圾自动分类精度与传统方法相比较高，大大减少人力物力，提高工作效率。
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