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Patent Agency Ranking
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：CN108182269B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810040720.9
申请日：2018-01-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种选择性背景敲除的注记符号化方法，包括初始化地图背景，配置背景地图需敲除部分所对应的图层符号，设置注记符号掩膜图层，对该图层应用dst_out透明度混合操作，配置背景地图需保留部分所对应的图层符号，应用dst_over透明度混合操作；配置待注记图层的文本符号。本发明将图像处理中透明度混合原理应用到网络地图渲染中，通过实现图层之间透明度混合操作并结合图层的渲染顺序，提供了一种选择性背景敲除的注记符号化方法，减轻了因注记与其他地图符号的遮盖而产生的视觉冲突问题，增强地图的易读性，保留了地图的信息量。
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公开(公告)号：CN108182269A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810040720.9
申请日：2018-01-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种选择性背景敲除的注记符号化方法，包括初始化地图背景，配置背景地图需敲除部分所对应的图层符号，设置注记符号掩膜图层，对该图层应用dst_out透明度混合操作，配置背景地图需保留部分所对应的图层符号，应用dst_over透明度混合操作；配置待注记图层的文本符号。本发明将图像处理中透明度混合原理应用到网络地图渲染中，通过实现图层之间透明度混合操作并结合图层的渲染顺序，提供了一种选择性背景敲除的注记符号化方法，减轻了因注记与其他地图符号的遮盖而产生的视觉冲突问题，增强地图的易读性，保留了地图的信息量。
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公开(公告)号：CN109816279A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910221553.2
申请日：2019-03-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种货运车辆智能动态调度方法，包括以下步骤：步骤1、获取模型数据和约束条件构建调度模型；步骤2、基于Ruin and Recreate算法，处理模型数据，获得初始调度路线；步骤3、当出现新增任务点或车辆故障情况，搜索未完成的任务点的在运行车辆；步骤4、比较范围内车辆的运载量与任务点需求量；步骤5、基于Ruin and Recreate算法，对满足要求的车辆与未完成任务点进行重新计算，若能完成任务，则获得新的路线，若无法完成任务，则返回步骤3；步骤6、当直到在一定范围内搜索都无法满足完成任务点的需求，基于Ruin and Recreate算法使用新车辆进行计算，获得新的路线。本发明能够智能动态的调度货运车辆，具有近实时、动态化、智能化和稳定性强的特性。
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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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