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公开(公告)号：CN114385822A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011140133.0
申请日：2020-10-22
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06T17/05 , G06V10/50
Abstract: 本发明公开了一种利用词袋模型的高分辨率DEM语义对象识别方法，属于地理空间数据处理技术领域，具体包括以下步骤：步骤1，地貌特征向量表达，步骤2，地貌词袋模型构建，步骤3，目标地貌语义映射，步骤4，地貌对象分类识别。本发明中，由高分辨率DEM数据集提取地貌变量生成地貌特征向量，然后利用外部开放数据源丰富地貌语义信息形成地貌词袋并生成地貌加权特征向量，其次形成目标地貌特征要素和词袋内高等级概念之间的映射，最后比对目标数据加权特征和训练数据加权特征实现地貌识别，通过集成地貌变量，基于区域的特征和高级地貌描述，实现自动地貌识别，显著提高派生地貌对象的识别精度及效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112070366B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010840311.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多源监测数据关联分析的区域滑坡风险定量测算方法，预测方法通过深入分析灾害区域多源监测数据，使用概率统计学方法结合信号处理技术对多模态滑坡监测数据中致灾因子表现的数据特征提取与分析，挖掘在时域上特征值之间的潜在、深层的时空关联并利用其特征组合约束滑坡隐患机理模式的判别进一步构建定量回归模型，研究模型驱动的区域滑坡隐患定量测算方法。有益效果为：有助于对区域多源监测数据的充分利用并且提高其在隐患风险分析中的参考性，避免由于不同场景表现的随机性和多样性导致的致灾因子提取与时空预测难以具备通用性等问题的出现，能够支持针对不同滑坡隐患场景的灾害隐患信息获取等相关灾害分析的任务中。
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公开(公告)号：CN111639196B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010493504.7
申请日：2020-06-03
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多层渐进增强的地灾知识图谱及其自动补全方法，包括基于多传感器观测数据融合增强的地灾场景要素提取，所述传感器将用于获得具有丰富时空信息的场景要素信息库，将用于生成具有实体节点及关系连接的场景多元组图模型；涉及利用图卷积神经网络的谱聚类算法思想构建关系权重约束的知识表征学习，利用大量多元组图模型训练加权聚类的知识表征学习算法用于知识图谱的补全，涉及面向存在缺失问题的地灾知识图谱的渐进自动补全。有益效果为：将图模型与图计算相结合，研究了地灾场景中数据的结构及知识的挖掘，实现了地灾知识图谱的自动补全，可为应用知识图谱的后续分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN114970299A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210621451.1
申请日：2022-06-01
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
IPC: G06F30/25 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种用于离散元计算即时估算离散介质密实度的方法及存储介质，其方法包括：选择N个代表性抛石，对代表性抛石进行三维轮廓扫描作为抛石体颗粒生成的模板；设置抛石体的投放区域，利用自重下落法随机生成抛石体颗粒，进行分层自重沉积，构成自然堆积的抛石体三维基床模型；采用锤夯/振动模拟方法对抛石体三维基床模型进行密实，在间隔时间或间隔时步内更新密实区域地表面貌的变化，估算出密实区域的局部密实度变化与整体区域的密实度变化。本发明通过设计工程的需求，在PFC3D计算平台中模拟荷载施加后对抛石体密实度的影响，利用密实度与荷载施加的模拟工艺参数的关系，来指导实际工程参数优化，提高工程实施工艺的合理性和准确性。
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公开(公告)号：CN111639196A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010493504.7
申请日：2020-06-03
Applicant: 核工业湖州工程勘察院有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多层渐进增强的地灾知识图谱及其自动补全方法，包括基于多传感器观测数据融合增强的地灾场景要素提取，所述传感器将用于获得具有丰富时空信息的场景要素信息库，将用于生成具有实体节点及关系连接的场景多元组图模型；涉及利用图卷积神经网络的谱聚类算法思想构建关系权重约束的知识表征学习，利用大量多元组图模型训练加权聚类的知识表征学习算法用于知识图谱的补全，涉及面向存在缺失问题的地灾知识图谱的渐进自动补全。有益效果为：将图模型与图计算相结合，研究了地灾场景中数据的结构及知识的挖掘，实现了地灾知识图谱的自动补全，可为应用知识图谱的后续分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN112070366A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010840311.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 核工业湖州工程勘察院有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多源监测数据关联分析的区域滑坡风险定量测算方法，该预测方法通过深入分析灾害区域多源监测数据，使用概率统计学方法结合信号处理技术对多模态滑坡监测数据中致灾因子表现的数据特征提取与分析，挖掘在时域上特征值之间的潜在、深层的时空关联并利用其特征组合约束滑坡隐患机理模式的判别进一步构建定量回归模型，研究模型驱动的区域滑坡隐患定量测算方法。有益效果为：有助于对区域多源监测数据的充分利用并且提高其在隐患风险分析中的参考性，避免由于不同场景表现的随机性和多样性导致的致灾因子提取与时空预测难以具备通用性等问题的出现，能够支持针对不同滑坡隐患场景的灾害隐患信息获取等相关灾害分析的任务中。
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