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公开(公告)号：CN117372642A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311416054.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数字孪生的三维建模方法及可视化系统，包括一：获取园区倾斜摄影图像数据，导入建模软件中得到园区倾斜摄影实景三维模型；二：将步骤一所述的图像数据导入Arcgis中，绘制得到园区道路WGS84杆状物、面状物、线状物shapefile矢量数据；三：采用3dsmax构建整个园区三维虚拟模型，对模型进行材质贴图和V‑ray渲染后分别导出.fbx格式模型；四：将步骤二所述shapefile文件导入Thingjs数字孪生开发平台，得到园区对应的地理位置，导入.fbx格式模型调整到对应地理位置发布得到融合GIS数据后的三维场景url地址；五：园区模型可视化采用发布的url地址动态加载园区模型；六：采用数据驱动的方法进行园区车辆行驶轨迹跟踪监控,读取后端车辆位置数据实时虚实映射到可视化平台上。
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公开(公告)号：CN116630666A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310723725.2
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明提出一种应用于无人机图像匹配的SIFT‑KNN特征匹配方法，包括一：将图像均匀分割成m×n个相同的区域，将每个区域按逐行的顺序分别存储在集合{s1,s2,…,sm}中；二：构建尺度空间，输入图像通过二维高斯函数连续的对尺度进行参数变换，最终得到多尺度空间；三：采用Harris算子检测特征点,通过求解矩阵M特征值判断一个窗口是平面、边缘、角点；四：建立特征点KD树索引，将所有特征点分成两部分，直到每个叶子节点只包含一个像素值，顺着KD树计算出待匹配点的最佳匹配点对；五：判断图像1中的特征点对(f,f')，图像2中的匹配点对(f',f”)，匹配点f的像素值Ix，匹配点f”的像素值Iy，若Ix＝Iy，则(f,f')为初步正确的特征点对；六：采用渐近一致采样法在步骤五的基础上选取正确率相对要高的匹配点对。
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公开(公告)号：CN113033091A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110311967.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种滑坡位移预测方法，对滑坡地表位移变形进行监测，并对得到的滑坡位移数据进行异常值替换处理和归一化处理；利用MA算法计算出实际趋势位移，并基于构建的多项式模型计算出对应的预测趋势位移；利用所述滑坡位移数据减去所述实际趋势位移，并利用LSTM模型计算出对应的预测周期位移；分别对所述预测趋势位移与所述预测周期位移进行反标准归一化处理，并对处理后的所述预测趋势位移与所述预测周期位移进行求和，得到预测累积位移，完成滑坡位移预测，完成滑坡位移预测，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN116363834A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310210744.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区地质环境监测站 , 广西壮族自治区气象科学研究所
IPC: G08B21/10 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及地质灾害监测预测技术领域，具体涉及一种基于监测数据和集成学习模型的滑坡多源综合预警方法，包括通过收集滑坡位移与影响滑坡的因素的数据，得到实验数据；将实验数据分成多份，得到数据集；选择多个基学习器组成分层模型的第一层预警模型；将数据集输入至第一层预警模型中进行训练和模拟，得到输入数据集；选择一个元学习器组成分层模型的第二层预警模型；将输入数据集输入第二层预警模型中进行训练，得到数值结果；根据数值结果与预设阈值进行对比，得到预警级别，本发明解决预警模型为单个模型容易出现偶然误差，且单一预警模型不能很好适应多种情况下的多类型数据的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116229683A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310211582.7
申请日：2023-03-07
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区气象科学研究所 , 广西壮族自治区地质环境监测站
Abstract: 本发明涉及地质灾害预警技术领域，具体涉及一种地质灾害预测预警方法，通过使用机器学习算法处理地质灾害趋势数据，里面包含两个地质灾害预测模型，其中一个地质灾害预测模型预测趋势数据，另一个地质灾害预测模型算法部分预测周期数据，通过训练验证后使用测试集对地质灾害趋势预测模型进行测试，得到预测的准确度，另外使用了地质灾害因素关联度算法量化影响地质灾害的因素，选取相关性大的作为输入变量，提高了预测预警的准确度。
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公开(公告)号：CN113111573B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110311836.3
申请日：2021-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU的滑坡位移预测方法，对滑坡地表位移变形进行监测，并利用构造的多项式模型计算出得到的滑坡位移数据中异常值的替换值；对利用所述替换值替换后的所有所述滑坡位移数据进行均值归一化处理，并构建GRU模型和训练集、验证集、测试集；利用所述训练集对所述GRU模型进行循环迭代，并利用所述验证集对训练后的所述GRU模型进行参数调整；利用所述测试集对调整参数后的所述GRU模型进行测试，并对得到的模型预测结果进行反均值归一化处理，完成滑坡位移预测，提高预测精度。
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公开(公告)号：CN113033101A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110338583.9
申请日：2021-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM算法的滑坡稳定性评价方法，获取多个滑坡基本参数，并对所有的所述滑坡基本参数进行归一化处理；将归一化后的所述滑坡基本参数划分为训练集和测试集，并分别对构建的LSTM模型进行训练和验证；将重新获取的所述滑坡基本参数输入验证合格的所述LSTM模型，得到对应的滑坡稳定性状态，解决了以往滑坡稳定性评价方法中选取的评价因素不多、没有过多考虑已有滑坡相关数据以及由于地质环境复杂导致很难进行线性数学分析这几类问题，提高滑坡稳定性评价的可靠性。
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公开(公告)号：CN116434480A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310233879.3
申请日：2023-03-13
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西壮族自治区地质环境监测站 , 广西壮族自治区气象科学研究所
IPC: G08B21/10 , G08B31/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治技术领域，具体涉及一种基于ResNetGRU算法的滑坡早期预警方法，采用ResNet作为前置特征提取单元，配合GRU门控循环单元构建ResNetGRU模型，再通过将采集到的滑坡预警数据归一化分类，划分为训练集和测试集对ResNetGRU模型进行训练及验证，最后使用训练后的ResNetGRU模型输出滑坡状态，本发明通过多环境因素参与滑坡早期预警，同时使用了以往的滑坡相关数据对ResNetGRU人工智能训练，解决了现有的的滑坡早期预警方法预警可靠性不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN113111573A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110311836.3
申请日：2021-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU的滑坡位移预测方法，对滑坡地表位移变形进行监测，并利用构造的多项式模型计算出得到的滑坡位移数据中异常值的替换值；对利用所述替换值替换后的所有所述滑坡位移数据进行均值归一化处理，并构建GRU模型和训练集、验证集、测试集；利用所述训练集对所述GRU模型进行循环迭代，并利用所述验证集对训练后的所述GRU模型进行参数调整；利用所述测试集对调整参数后的所述GRU模型进行测试，并对得到的模型预测结果进行反均值归一化处理，完成滑坡位移预测，提高预测精度。
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