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公开(公告)号：CN119199861A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411731858.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 众智软件股份有限公司 , 中核勘察设计研究有限公司 , 河南测绘职业学院 , 华北水利水电大学
Abstract: 本发明提供一种小区域InSAR形变监测数据处理与优化方法，属于测量数据技术领域，具体包括：利用形变监测区域所处的位置将所述形变监测区域划分为多个子区域，以不同的子区域的历史干涉测量数据与分布位置区域的形变关联情况，确定子区域中的关联子区域，以关联子区域的历史干涉测量数据的分析结果，确定不同的关联子区域的形变风险因子以及关注子区域，基于关联子区域的分布数据以及形变风险因子确定干涉测量数据的分析处理频率，利用分布处理频率进行所述分布位置区域以及关注子区域的干涉测量数据的分析处理，从而提升了监测数据处理的可靠性。
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公开(公告)号：CN119199861B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411731858.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 众智软件股份有限公司 , 中核勘察设计研究有限公司 , 河南测绘职业学院 , 华北水利水电大学
Abstract: 本发明提供一种小区域InSAR形变监测数据处理与优化方法，属于测量数据技术领域，具体包括：利用形变监测区域所处的位置将所述形变监测区域划分为多个子区域，以不同的子区域的历史干涉测量数据与分布位置区域的形变关联情况，确定子区域中的关联子区域，以关联子区域的历史干涉测量数据的分析结果，确定不同的关联子区域的形变风险因子以及关注子区域，基于关联子区域的分布数据以及形变风险因子确定干涉测量数据的分析处理频率，利用分布处理频率进行所述分布位置区域以及关注子区域的干涉测量数据的分析处理，从而提升了监测数据处理的可靠性。
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公开(公告)号：CN118566923A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410669206.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 华北水利水电大学 , 中核勘察设计研究有限公司
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了一种迭代求解的四叉树InSAR多基线相位解缠算法，属于相位解缠技术领域；包括以下步骤：S1、利用同一相对高程与各干涉相位微分构建离散模型，将其约束条件置为四分树的根节点；S2、在检测半径内不断分割约束条件、生成子节点，直至不能再分为止，得到根节点集；S3、以根节点建立优化函数，通过不断更新迭代权重，快速求取根节点值，并反向传递至父节点，直至得到根节点值，实现相位解缠。本发明，将多基线InSAR相位解缠问题转换为四叉树分割传递迭代求解问题；把模型转换为根节点集求解，降低模型求解难度。
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公开(公告)号：CN118859204A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410932593.9
申请日：2024-07-12
Applicant: 华北水利水电大学 , 中核勘察设计研究有限公司
IPC: G01S13/90 , G06F18/231 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于泰森多边形的InSAR相位解缠方法，属于相位解缠技术领域；包括以下步骤：S1、根据相干性系数阈值选取相位，构成高质量相位集合；S2、根据高质量相位的实际分布情况，利用凝聚型层次聚类的方法进行簇间泰森多边形的生成，再逐类生成簇内泰森多边形；S3、识别所建泰森多边形中的残差点，把枝切线布设问题转换为运筹学指派问题，并应用目标值子矩阵法求解，生成枝切线；S4、通过路径积分的方法得到解缠结果。本发明引入泰森多边形，以解决高质量相位集合无法构成传统规则矩阵的问题，避免了噪声较大区域对整体解缠结果的影响；把枝切线布设问题转换为运筹学指派问题，所用目标值子矩阵法效率更高。
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公开(公告)号：CN118518040A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410961490.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 洛阳市规划建筑设计研究院有限公司 , 中核勘察设计研究有限公司 , 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于InSAR技术的地表形变监测方法、系统及介质，属于合成孔径地表监测技术领域，包括：获取目标区域的InSAR图像和俯视图像，在InSAR图像中提取多个稳定参照点；将相同时间点的InSAR图像和俯视图像集成，生成标准图像，将多个标准图像集成组合为标准图像序列；在标准图像序列中任意抽取两个相邻的图像，设定为对比图像组，基于对比图像组的点数据信息计算位移矢量和位移速度，生成形变信息和形变图像；基于形变信息在对比图像组中抽取训练数据，基于训练数据生成形变监测模型，输出目标区域在未来时间点的形变预测值，完成形变监测。通过本发明可以从多种数值角度监测地表形变，并准确预测地表形变的趋势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116753966B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310370198.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 中核勘察设计研究有限公司
Abstract: 本发明公开了一种导航电子地图数据获取方法及设备，通过获取运务目标信息及与运务目标信息相对应的运务线历史数据，结合GPS定位信息对运务线历史数据进行计算获得包括有运输路线数据、实时位置数据、时间数据和红绿灯周期数据的实时地图预测数据，并通过车载显示系统进行显示从而货运司机在执行运务时能够直接通过车载显示系统获取与物流公司所制定运输路线相匹配的导航数据；不仅能够有效解决现有物流车辆所获取导航地图数据与物流公司规划运输路线出入加大，无法给予货运司机与运输路线相对应导航指引的问题，还能利用执行运务时的当前数据对导航地图数据进行更新优化。
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公开(公告)号：CN118518040B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410961490.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 洛阳市规划建筑设计研究院有限公司 , 中核勘察设计研究有限公司 , 河南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于InSAR技术的地表形变监测方法、系统及介质，属于合成孔径地表监测技术领域，包括：获取目标区域的InSAR图像和俯视图像，在InSAR图像中提取多个稳定参照点；将相同时间点的InSAR图像和俯视图像集成，生成标准图像，将多个标准图像集成组合为标准图像序列；在标准图像序列中任意抽取两个相邻的图像，设定为对比图像组，基于对比图像组的点数据信息计算位移矢量和位移速度，生成形变信息和形变图像；基于形变信息在对比图像组中抽取训练数据，基于训练数据生成形变监测模型，输出目标区域在未来时间点的形变预测值，完成形变监测。通过本发明可以从多种数值角度监测地表形变，并准确预测地表形变的趋势。
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公开(公告)号：CN118328998B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410773018.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 众智软件股份有限公司 , 中核勘察设计研究有限公司 , 河南工业大学
Abstract: 本申请涉及导航勘测技术领域，具体涉及基于5G通信的高精度导航测绘方法、装置及系统，该方法包括：获取勘测区域的卫星地图，以及移动导航测绘设备在当前时刻之前的各时刻的实时坐标；对卫星地图按照建筑物类别进行场景分割，得到各建筑物；根据移动导航测绘设备在当前时刻之前的相邻时刻的实时坐标与各建筑物之间的位置关系，获得转弯预测矢量；根据转弯预测矢量与各建筑物之间的位置关系，计算先验信息矢量；根据当前时刻的历史时刻的实时坐标的空间分布情况，获得各噪音矢量；将当前时刻的先验信息矢量与所有噪音矢量代入粒子滤波算法，得到当前时刻的实时坐标。本申请可提高测绘设备的导航测绘精度。
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公开(公告)号：CN116753966A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310370198.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 中核勘察设计研究有限公司
Abstract: 本发明公开了一种导航电子地图数据获取方法及设备，通过获取运务目标信息及与运务目标信息相对应的运务线历史数据，结合GPS定位信息对运务线历史数据进行计算获得包括有运输路线数据、实时位置数据、时间数据和红绿灯周期数据的实时地图预测数据，并通过车载显示系统进行显示从而货运司机在执行运务时能够直接通过车载显示系统获取与物流公司所制定运输路线相匹配的导航数据；不仅能够有效解决现有物流车辆所获取导航地图数据与物流公司规划运输路线出入加大，无法给予货运司机与运输路线相对应导航指引的问题，还能利用执行运务时的当前数据对导航地图数据进行更新优化。
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公开(公告)号：CN115114999B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210850962.0
申请日：2022-07-20
Applicant: 中核勘察设计研究有限公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种激光雷达点云数据的分类方法及分类系统，分类方法包括：步骤一、从全部的样本数据中选择若干个样本数据形成训练数据集，并且将剩余的其他样本数据形成测试数据集；步骤二、基于训练数据集构建分类模型，包括使用聚类算法将训练数据集中的全部的训练样本数据划分为多个不同类别的小数据集，对于每个类别的若干个小数据集，分别从中选择一个小数据集作为起始小数据集，将其他小数据集与起始小数据集进行聚合以形成大数据集；步骤三、使用测试数据集对于构建完成的分类模型的分类精度进行检验，本发明能够在样本数据的数量不够多的情况下，生成高精度的分类模型。
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