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公开(公告)号：CN119903105A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411980204.6
申请日：2024-12-31
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F16/25 , H02J13/00 , H02J3/00 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/29 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种面向高比例新能源水电区域的采集、汇聚管理方法及设备，该方法通过目标区域内的数据采集与监视控制系统SCADA等对多类型数据进行采集，通过基于神经网络的数据预处理方法将风电场数据、光伏电站数据、水电站数据和接入电网侧数据以统一的标准与规范进行整合；其次，建立实时数据云平台，通过数据立方对元数据进行索引，形成“现象‑数据‑数据源”的统一架构存储模型并形成了相应设备；最后，通过CIM模型转换为IEC 61850规约，旨在为电力自动化系统中的设备之间提供互操作性和通信能力。这一方法应用于新能源接入场景下的水电站及其近区的区域电网，对多源信息交互的复杂高维异构数据进行融合、清理及存取优化，有利于电力信息物理系统实现数据规范整合、安全共享，支撑电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118965715B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410976689.5
申请日：2024-07-21
Applicant: 中国长江三峡集团有限公司 , 中国长江电力股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 一种基于多级分块解耦算法的仿真误差主导区域搜寻方法，S1、采用基于网络拓扑的初级分块解耦算法，根据节点的出线度进行分块，根据聚合后的邻接矩阵将原电网分解为多个子网；S2、通过分别在各子网边界点注入实测PMU数据来进行混合动态仿真，将误差范围缩小，然后利用次级分块解耦算法进一步对误差区域缩小分块，对更小的子区域进行混合动态仿真进而找到误差元件。相较于遍历所有节点进行混合动态仿真，本发明所提方法能实现高效搜寻致差区域，快速定位误差元件，减少计算代价。
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公开(公告)号：CN112883839A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110140498.1
申请日：2021-02-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应样本集构造与深度学习的遥感影像解译方法，包括步骤：对样本总集进行特征提取，并对提取的特征进行聚类，构建视觉词袋模型的特征词典，得到样本子集；构建基于深度学习网络的解译模型，并先后输入样本总集和聚类的样本子集对解译模型进行训练，分别得到总解译模型和与各样本子集相对应的子解译模型；采用总解译模型以及根据待解译遥感影像的影像特征选取的合适的若干子解译模型，对待解译遥感影像进行自适应解译。其显著效果是：通过聚类的自动化、分布式手段快速建立海量遥感影像的样本库，并利用机器深度学习技术对样本库数据进行训练，获得适应于不同场景的智能解译模型，解译精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN110348383B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910625253.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 胡翔云 , 曾安明 , 张泽烈 , 胡艳 , 徐永书 , 魏域君 , 李晓龙 , 张觅 , 罗鼎 , 陈静 , 郑中 , 刘朝晖 , 王亚林 , 范文武 , 王小攀 , 连蓉 , 林熙 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。
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公开(公告)号：CN107092978A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710218708.8
申请日：2017-04-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种面向虚拟地球的最短路径分层规划方法，包括面向虚拟地球的数据预处理过程和最短路径分层规划过程，所述面向虚拟地球的数据预处理过程，包括路网数据分层分块组织，记录格网点，上层瓦片局部最短路径预存；所述最短路径分层规划过程，包括在分层路网的上层确定入点和出点，在上层路网中获取入点和出点之间的最短路径，在下层中确定入点和出点对应的格网点，在下层路网中获取起点和入点之间、出点和终点之间的最短路径，将上下两层中的最短路径连接起来，作为最终的最优路径输出。本发明在虚拟地球中运用最优路径分层规划方法，实现了大规模路网的最短路径分析，同能够实现大规模路网和最短路径的高效可视化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102360515B
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201110317931.0
申请日：2011-10-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明提出一种三维模型渐进网格数据组织方法，根据三维模型的原始网格生成渐进网格数据并进行多尺度分层组织，渐进网格数据包括基础网格和基础索引数据、各级增量数据以及各级细节层次网格索引数据；在渐进网格可视化过程中，首先将基础网格和基础索引数据传输到客户端并进行绘制，然后随着视点与模型的距离变小，传输增量数据和索引数据到客户端，绘制相应层次的细节层次网格。本发明实现了三维模型的无冗余、多尺度增量式数据组织，有利于复杂三维模型的快速传输和高效可视化。
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公开(公告)号：CN119249753A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411410314.9
申请日：2024-10-10
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 中国长江三峡集团有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F1/12 , G06F119/12
Abstract: 水电站多模块协同仿真和管理系统，包括协同管理子系统、模块仿真子系统和通信子系统；协同管理子系统包括数据共享单元、鉴权单元、仿真协调单元、异常监控单元和分区存储单元；仿真协调单元，控制各个分区模块之间的数据交互和资源分配，同时，仿真协调单元进行仿真过程中的基于时间和频率的分区模块同步管理；分区存储单元，用于数据存储资源动态调整。单独模块的仿真、多模块协同仿真、数据共享与仿真需求结合，基于不同仿真方式，进行协同仿真和数据存储规划；通过多模块协同仿真资源分配系统，不但提高各个模块仿真模拟的准确度，也可以提高仿真系统运行和数据存储的配合度，合理利用资源，提高协同仿真的效率。
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公开(公告)号：CN118608931A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410201210.0
申请日：2024-02-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/54
Abstract: 本发明属于三维GIS领域，具体提供了基于先验知识引导的城市三维点云变化检测方法及装置。方法包括：步骤1，从几何形态和纹理材质上对多时序点云中存在的变化进行先验性地挖掘，确认不同时序点云间的邻域点，获取邻域点在几何空间和纹理空间的差异值，并将该差异值与设定阈值进行对比，计算得到先验变化值；步骤2，根据先验变化，计算出能够强化模型对变化区域特征的学习、抑制对未变化区域学习效果的变化掩膜；步骤3，基于变化掩膜，形成变化感知的差值注意力方法，强化特征编码器对变化特征的学习，获取不同时序点云间的差异；步骤4，基于步骤1～3形成由先验知识引导的三维点云变化检测深度学习模型，采用该模型进行城市三维变化检测。
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公开(公告)号：CN107092978B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710218708.8
申请日：2017-04-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种面向虚拟地球的最短路径分层规划方法，包括面向虚拟地球的数据预处理过程和最短路径分层规划过程，所述面向虚拟地球的数据预处理过程，包括路网数据分层分块组织，记录格网点，上层瓦片局部最短路径预存；所述最短路径分层规划过程，包括在分层路网的上层确定入点和出点，在上层路网中获取入点和出点之间的最短路径，在下层中确定入点和出点对应的格网点，在下层路网中获取起点和入点之间、出点和终点之间的最短路径，将上下两层中的最短路径连接起来，作为最终的最优路径输出。本发明在虚拟地球中运用最优路径分层规划方法，实现了大规模路网的最短路径分析，同能够实现大规模路网和最短路径的高效可视化。
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公开(公告)号：CN110716999A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910837543.1
申请日：2019-09-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于包含定性方位和定量距离的位置描述的POI定位方法，其特征在于，包括基于POI数据集构建基于ELLG的语义网，根据POI本体模型构造模型中的概念的实例，作为语义网中的节点；基于ELLG进行定性方位关系的多尺度压缩，构造语义网中的定性方位关系；将位置描述解析为位置语义、定性方位关系和定量距离关系；根据语义网，基于POI本体进行地址相似性匹配，将位置语义中的地址映射为语义网中的相应实例；基于匹配到的相应实例，通过语义网中的定性方位关系和基于ELLG的空间计算推理出满足定性方位上的定量距离关系的目标POI。本发明能够适应面向大范围区域的从定性方位和定量距离描述中定位至POI的应用。
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