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公开(公告)号:CN110689187A
公开(公告)日:2020-01-14
申请号:CN201910902432.4
申请日:2019-09-23
Applicant: 北京洛斯达数字遥感技术有限公司 , 国网陕西省电力公司
Inventor: 乔新辉 , 严研 , 马旭 , 万明忠 , 段来越 , 范光甫 , 李凤亮 , 朱岸明 , 潘良军 , 陈本阳 , 邹彬 , 姚金雄 , 王芝麟 , 李宝昕 , 陈思远 , 王军 , 常金生 , 吴斌 , 徐华秒 , 王涛 , 周敏
Abstract: 本发明涉及一种基于多条件约束的变电站自动化选址方法。包括步骤:(1)数据分类与优化处理。将所考虑的因素分为变电站禁建区用地因素和变电站选址可建区因素两类,然后依据数据规范进行数据优化,使数据在空间参考等内容上保持一致。(2)候选区生成。首先进行坡度分析,得到建站适宜坡度区;然后将所有禁建区合并,得到一个禁建区;最后将适宜坡度区减去禁建区,得到候选区数据。(3)基于变电站大小的细化筛选。选择能容纳变电站大小的候选区。(4)基于层次分析法的适宜性综合评价。对候选区进行综合评价,将各候选区按适宜度高低进行排序,从而得出评价最优的候选区。本发明旨在克服现有选站方法的不足,对宏观选址的工作进行细化,实现微观选站,从而有助于解决选站难题。
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公开(公告)号:CN110399819A
公开(公告)日:2019-11-01
申请号:CN201910639615.1
申请日:2019-07-15
Applicant: 北京洛斯达数字遥感技术有限公司
Inventor: 乔新辉 , 严研 , 马旭 , 范光甫 , 崔章顺 , 侯小波 , 解景新 , 陈思远 , 常金生 , 王军 , 董鉥涛 , 王涛 , 徐华秒 , 吴斌 , 杨曦 , 刘兴 , 王倩 , 李扬 , 赵晶辉 , 郭双叶 , 段宇格
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的遥感影像居民区自动提取方法,包括以下步骤:a.制作居民区训练样本;b.对步骤a生成的样本数据做数据整理和归类,建立训练模型的数据集,包括训练集、验证集和检测集;c.基于迁移学习算法训练样本;d.对训练结束后得到的模型进行验证和评价;该发明采用基于光谱信息辅助的改进型全卷积网络遥感影像居民区提取方法;使用条件随机场对分类结果进行优化,使提取的居民区边界更加平滑合理;深度学习与GIS辅助制图相结合,完成大面积海量数据的全自动智能提取。
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公开(公告)号:CN109992923B
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN201910310776.6
申请日:2019-04-16
Applicant: 国网陕西省电力公司 , 国网陕西省电力公司经济技术研究院 , 北京洛斯达数字遥感技术有限公司
Inventor: 周军义 , 潘良军 , 李宝昕 , 邹彬 , 姚金雄 , 王芝麟 , 王喆 , 郭瑾程 , 陈本阳 , 张涵 , 张超 , 姜山 , 姜宁 , 井江波 , 贾宏刚 , 王炜 , 李凤亮 , 严研 , 乔新辉 , 常金生 , 王军 , 周敏 , 马旭 , 崔章顺 , 董鉥涛 , 杨曦 , 樊成虎 , 解景新 , 王涛 , 邰建豪
IPC: G06F30/18
Abstract: 本发明公开了一种基于变分辨率成本表面的分阶段输电线路路径规划方法。该方法设计并实现了变分辨率成本表面模型,将选线过程分为通道规划、路径规划两个阶段。包括步骤:首先收集选线范围内的数据,生成变分辨率成本表面模型;其次在该表面模型上进行通道计算,规划出通道后,以通道覆盖的区域为选线范围,以缩小路径的选线范围,降低详细数据的收集难度;然后重新生成更高分辨率的变分辨率成本表面模型并在其上进行路径规划,得到备选路径。该方法不仅避免了单分辨率成本表面导致的边缘效应、选线结果精度低等问题,而且采用由粗到细逐步精化的选线方式,有利于收集到更详实的数据,提高路径规划结果的合理性与可靠性。
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公开(公告)号:CN109992923A
公开(公告)日:2019-07-09
申请号:CN201910310776.6
申请日:2019-04-16
Applicant: 国网陕西省电力公司 , 国网陕西省电力公司经济技术研究院 , 北京洛斯达数字遥感技术有限公司
Inventor: 周军义 , 潘良军 , 李宝昕 , 邹彬 , 姚金雄 , 王芝麟 , 王喆 , 郭瑾程 , 陈本阳 , 张涵 , 张超 , 姜山 , 姜宁 , 井江波 , 贾宏刚 , 王炜 , 李凤亮 , 严研 , 乔新辉 , 常金生 , 王军 , 周敏 , 马旭 , 崔章顺 , 董鉥涛 , 杨曦 , 樊成虎 , 解景新 , 王涛 , 邰建豪
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于变分辨率成本表面的分阶段输电线路路径规划方法。该方法设计并实现了变分辨率成本表面模型,将选线过程分为通道规划、路径规划两个阶段。包括步骤:首先收集选线范围内的数据,生成变分辨率成本表面模型;其次在该表面模型上进行通道计算,规划出通道后,以通道覆盖的区域为选线范围,以缩小路径的选线范围,降低详细数据的收集难度;然后重新生成更高分辨率的变分辨率成本表面模型并在其上进行路径规划,得到备选路径。该方法不仅避免了单分辨率成本表面导致的边缘效应、选线结果精度低等问题,而且采用由粗到细逐步精化的选线方式,有利于收集到更详实的数据,提高路径规划结果的合理性与可靠性。
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