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公开(公告)号：CN111665517B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010477987.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置，方法包括以下步骤：1)获取单光子激光测高数据；2)进行数据预处理；3)采用方向、大小随坡度自适应变化的椭圆搜索区域进行光子密度计算；4)通过采用OTSU方法自适应计算分段阈值分离信号光子与噪声光子，并采用K最近邻距离去除离散噪声点。与现有技术相比，本发明不受背景噪声光子不均匀的影响，自适应较强，不仅可以随着斜率自适应地改变搜索椭圆的方向，而且可以改变大小，并且使用分段阈值来分离每个段的信号光子和噪声光子，进一步去除粗去噪后残留的少量离散噪声点，本发明方案信号提取较完整，去噪精度高、效率高。
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公开(公告)号：CN103674586B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310681899.3
申请日：2013-12-12
Applicant: 同济大学
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明涉及一种针对列车行走系统的隐患和故障特征提取方法，包括以下步骤：1)由列车上安装的传感器采集列车的实时运行数据，同时由车载网络获取列车运行过程中的速度信号；2)对实时运行数据、速度信号进行多传感网数据融合处理，得到隐患和故障特征提取的源数据；3)对源数据采取特征提取算法，获取不同走行系统部件的特征量；4)在步骤3)得到的特征量中选择出具有代表性、能够反映走行系统运行状态的特征量值，去除特征量间的冗余性，得到最终的走行系统隐患和故障特征量。与现有技术相比，本发明提取的数据准确率高、能够有效提高行车安全。
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公开(公告)号：CN103674586A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310681899.3
申请日：2013-12-12
Applicant: 同济大学
IPC: G01M17/08
Abstract: 本发明涉及一种针对列车行走系统的隐患和故障特征提取方法，包括以下步骤：1)由列车上安装的传感器采集列车的实时运行数据，同时由车载网络获取列车运行过程中的速度信号；2)对实时运行数据、速度信号进行多传感网数据融合处理，得到隐患和故障特征提取的源数据；3)对源数据采取特征提取算法，获取不同走行系统部件的特征量；4)在步骤3)得到的特征量中选择出具有代表性、能够反映走行系统运行状态的特征量值，去除特征量间的冗余性，得到最终的走行系统隐患和故障特征量。与现有技术相比，本发明提取的数据准确率高、能够有效提高行车安全。
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公开(公告)号：CN113780085B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110916859.7
申请日：2021-08-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G01C13/00 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及一种近海单光子去噪分类方法，包括初步提取海面点云光子信息，分段并拟合海平面，计算分段高程位置的点密度并建立密度曲线，结合密度曲线初步判定出海平面光子，进而划分出海平面上下的区域，并分别通过计算椭圆距离以及邻近光子距离和的方式完成岛礁光子和水下光子的去噪及分类。与现有技术相比，本发明通过先确定海平面，初步分出上下两部分进而进行去噪的方式，实现了对近海单光子的多级去噪以及分类，具有分类结果更精确，光子去噪效果好等优点。
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公开(公告)号：CN114964176B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210368700.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种月球永久阴影区域地形测绘方法，包括：步骤S1、对月球轨道器激光高度计LOLA的每个激光剖面在其接受视场范围内进行定步长调整，以单轨激光数据邻域内其余的激光观测值作为约束，最小化插值高程和观测高程差值的加权均方根误差RMSE，实现激光剖面的逐轨自约束调整；步骤S2、将调整后的激光剖面更新为初始状态数据进行迭代，不断收敛平面位置调整值；步骤S3、对迭代调整后的激光数据进行异常值剔除，得到误差修正后的月球激光测高数据；步骤S4、基于误差修正后的月球激光测高数据，得到表征月球永久阴影区域三维地形的数字高程模型。与现有技术相比，本发明消除了以消除原始图像中大量的地形伪影，提高了月球永久阴影区域地形测绘的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112924988B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110131780.3
申请日：2021-01-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于评估标签的星载单光子激光测高高程控制点提取方法，目的是在复杂地形下提取满足一定应用需求的高程控制点数据，该方法包括获取星载单光子激光测高系统的地形高程数据；获取地形高程数据对应的云置信度标签，保留云置信度标签值小于预设的第一数值的地形高程数据；保留地形光子数比率大于预设的第二数值的地形高程数据；保留每个沿轨距离间隔内的光子高程标准差满足第一条件的地形高程数据等。与现有技术相比，本发明所提取的地形高程在平地、丘陵和山区的高程精度均满足三种地形1:2000地形图的要求，且准确率优于90％。
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公开(公告)号：CN113780085A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110916859.7
申请日：2021-08-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种近海单光子去噪分类方法，包括初步提取海面点云光子信息，分段并拟合海平面，计算分段高程位置的点密度并建立密度曲线，结合密度曲线初步判定出海平面光子，进而划分出海平面上下的区域，并分别通过计算椭圆距离以及邻近光子距离和的方式完成岛礁光子和水下光子的去噪及分类。与现有技术相比，本发明通过先确定海平面，初步分出上下两部分进而进行去噪的方式，实现了对近海单光子的多级去噪以及分类，具有分类结果更精确，光子去噪效果好等优点。
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公开(公告)号：CN115859047A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211455980.5
申请日：2022-11-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于四叉树的单光子去噪方法，包括以下步骤：获取原始光子数据，并进行均匀化处理；基于预处理后的光子数据中，根据光子空间分布，转化为四叉树的分布；对每个光子被分到单独的叶结点过程中的子节点进行累加得到每个光子被划分的次数；根据每个光子被划分的次数，选取区分信号光子与噪声光子的阈值，从而进行去噪处理。与现有技术相比，本发明适用于多种地表类型和噪声率，可以实现信号光子的有效提取。
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公开(公告)号：CN114528965A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210186101.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林回归模型的数字高程模型改正方法和装置，方法包括：将数字高程模型载入基于随机森林算法构建的高程改正回归模型中，进行高程修改；模型训练过程包括：从卫星足印地形高程数据中选取用于参考的地理位置，从数字高程模型中选取与地理位置的距离在第一距离范围以内区域的高程数据，并与卫星足印地形高程数据比较，得到高程差值作为高程改正量；采用高程改正量和根据数字高程模型构建的评估属性，对高程改正回归模型进行训练，评估属性包括地表覆盖因素、地形特征因素、空间分布因素以及数据源质量因素。与现有技术相比，本发明所提方法可以有效提升数字高程模型的高程精度，改正前后的高程精度提升比例约为29‑42％。
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公开(公告)号：CN111665517A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010477987.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置，方法包括以下步骤：1)获取单光子激光测高数据；2)进行数据预处理；3)采用方向、大小随坡度自适应变化的椭圆搜索区域进行光子密度计算；4)通过采用OTSU方法自适应计算分段阈值分离信号光子与噪声光子，并采用K最近邻距离去除离散噪声点。与现有技术相比，本发明不受背景噪声光子不均匀的影响，自适应较强，不仅可以随着斜率自适应地改变搜索椭圆的方向，而且可以改变大小，并且使用分段阈值来分离每个段的信号光子和噪声光子，进一步去除粗去噪后残留的少量离散噪声点，本发明方案信号提取较完整，去噪精度高、效率高。
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