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公开(公告)号：CN111325771B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010096915.2
申请日：2020-02-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于影像融合框架的高分辨率遥感影像变化检测方法。该方法通过一个预训练的深度特征提取网络提取双时相影像的高维特征，再将提取出的原始影像高维特征放入一个变化检测网络中进行变化检测。本发明提出的用于变化检测的网络框架在变化结果图重建过程中融入了原始影像的多级高维特征，使得产生的变化结果图具有较高的轮廓一致性和内部一致性，通过在变化检测网络中引入多级深度监督，实现比已有方法更高的变化区域精确率和召回率。
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公开(公告)号：CN112181642A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010971187.5
申请日：2020-09-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种空间计算操作的人工智能优化方法，该方法包括：通过运用机器学习中特征选择技术包括RReliefF、平均精度减少、平均不纯度减少、递归特征消除和包裹式遗传算法，以及回归模型训练技术包括CART回归树、随机森林、梯度上升回归和支持向量回归，构建最优计算强度预测模型，嵌入并优化高性能地理计算过程。结果提供了一个机器学习技术预测地学应用计算强度的应用方法，本发明以传统GIS空间计算操作中的多边形空间相交为例，证明了提出方法的可行性以及高效性。
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公开(公告)号：CN110334907A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910476690.0
申请日：2019-06-03
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于工作流的灾害应急任务组合方法，该方法包括以下步骤：步骤1、构建灾害应急任务流程的抽象层：根据灾害学灾害应急领域的相关知识，设计基础算子，构建灾害应急业务流程的抽象层；抽象层由多个活动组成，每个活动是一个执行单元，活动之间设置相应的执行顺序，执行单元包括输入、处理以及输出三个部分；步骤2、对灾害应急任务流程进行实例化：为构建灾害应急业务流程抽象层绑定参数，形成灾害应急业务的实例层；步骤3、基于Petri的灾害应急业务流程验证。本发明针对复杂的灾害应用场景，相比于传统方法，该方法减少人工参与，更加高效便捷，可有效提高灾害应急响应速度。
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公开(公告)号：CN112181980B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010970869.4
申请日：2020-09-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模分析的时空大数据立方体组织方法及系统，本发明从数据立方的角度出发，将海量、多源、异构、时空不均的时空大数据纳入到了统一的时空基准下，包括对地观测数据以及带有位置属性的社会经济矢量数据，从产品、时间、空间、波段、质量五个维度对数据进行了存储和组织，在此基础上构建了多维查询视图，实现对数据的多层次、多维度访问。在数据分析计算层面设计了内外存映射机制，将外存存储的数据映射到自定义的多源异构时空大数据分布式内存对象中，实现对时空大数据的分布式处理和大规模分析。
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公开(公告)号：CN112085236B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010919201.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/02 , G06Q30/0601 , G06Q50/30 , G06F17/16 , G06F16/909 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供了一种基于网约车订单数据的城市热点POI探测方法及装置，本发明充分考虑到了POI之间的订单流向流量和空间距离对网约车空载转移的影响，设计和改进了PageRank算法。具体方法包括：获取待分析城市的POI数据，根据网约车订单数据构建订单流量权重矩阵，根据POI距离构建距离权重矩阵，然后得到POI流向矩阵，通过解算POI点的PageRank值得到POI的热度情况。本发明有效利用网约车订单大数据挖掘城市热点POI位置，能够更加科学、有效、真实地反映POI热度，挖掘潜在的热点POI，有助于进一步为出行推荐、发展规划、建筑选址等提供决策支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112181980A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010970869.4
申请日：2020-09-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模分析的时空大数据立方体组织方法及系统，本发明从数据立方的角度出发，将海量、多源、异构、时空不均的时空大数据纳入到了统一的时空基准下，包括对地观测数据以及带有位置属性的社会经济矢量数据，从产品、时间、空间、波段、质量五个维度对数据进行了存储和组织，在此基础上构建了多维查询视图，实现对数据的多层次、多维度访问。在数据分析计算层面设计了内外存映射机制，将外存存储的数据映射到自定义的多源异构时空大数据分布式内存对象中，实现对时空大数据的分布式处理和大规模分析。
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公开(公告)号：CN112163101A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011194857.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种面向空间知识图谱的地理实体匹配与融合方法。本发明构建地理实体对象数据集，将空间邻近的地理实体对作为待匹配地理实体对集合，提取名称字面、名称语音、名称词袋、几何、类别相似度获得相似度特征集合；人工标记一定数量的样本，以其与对应的相似度特征为输入、标签值为输出，训练地理实体匹配深度学习网络模型，预测每个待匹配地理实体对并过滤得到匹配地理实体对集合；最后合并获得匹配地理实体集合，制定策略对属性冲突进行消解从而获得融合结果并发布为空间知识图谱。本发明提高了地理实体的匹配精度，避免了人为干扰因素，构建了高精度的地理实体匹配与融合模型，增强了地理实体库的可用性和数据可追溯性。
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公开(公告)号：CN111126127A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911011495.7
申请日：2019-10-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多级空间上下文特征指导的高分辨率遥感影像分类方法。该方法将对象的纹理特征，几何特征和空间上下文特征作为深度学习框架的高维特征，放入到全连接分类器中进行分类训练，得到一个面向对象的多特征融合分类器，最后，使用条件随机场对对象级别的分类结果进行像素级别的空间上下文指导分类，进一步提升了分类的精度。本发明提出的多级空间上下文指导的高分辨率遥感影像分类方法，在对象分类中融入了对象的多个特征能够实现超越一般对象分类的深度学习方法，此外，还引入了像素级空间上下文指导的条件随机场方法，实现了高精度的高分辨率遥感影像分类。
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公开(公告)号：CN111126127B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201911011495.7
申请日：2019-10-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多级空间上下文特征指导的高分辨率遥感影像分类方法。该方法将对象的纹理特征，几何特征和空间上下文特征作为深度学习框架的高维特征，放入到全连接分类器中进行分类训练，得到一个面向对象的多特征融合分类器，最后，使用条件随机场对对象级别的分类结果进行像素级别的空间上下文指导分类，进一步提升了分类的精度。本发明提出的多级空间上下文指导的高分辨率遥感影像分类方法，在对象分类中融入了对象的多个特征能够实现超越一般对象分类的深度学习方法，此外，还引入了像素级空间上下文指导的条件随机场方法，实现了高精度的高分辨率遥感影像分类。
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公开(公告)号：CN111325771A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010096915.2
申请日：2020-02-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于影像融合框架的高分辨率遥感影像变化检测方法。该方法通过一个预训练的深度特征提取网络提取双时相影像的高维特征，再将提取出的原始影像高维特征放入一个变化检测网络中进行变化检测。本发明提出的用于变化检测的网络框架在变化结果图重建过程中融入了原始影像的多级高维特征，使得产生的变化结果图具有较高的轮廓一致性和内部一致性，通过在变化检测网络中引入多级深度监督，实现比已有方法更高的变化区域精确率和召回率。
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