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公开(公告)号：CN119295530A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411356083.8
申请日：2024-09-27
Applicant: 武汉大学 , 北京市测绘设计研究院
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于轮廓矢量配准的建筑物高程估计方法，涉及摄影测量与遥感技术领域，具体包括：提取多视卫星影像对应于同一目标建筑物的第一建筑物矢量轮廓；确定高程搜索范围和高程步距；将除基准影像外的其他影像的第一建筑物矢量轮廓投影至物方，得到第二建筑物矢量轮廓，将第二建筑物矢量轮廓投影至基准影像，得到基准影像上的第三建筑物矢量轮廓并计算其与基准建筑物矢量轮廓的重叠面积比例；在高程搜索范围内移动高程步距得到重叠面积比例与高程值的关系函数，通过内插法确定目标建筑物的高程值，输出目标建筑物高度。本申请具有计算速度快、精度高等优势，可为建筑物高程信息的获取提供新思路，并为城市三维建模提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN119509483A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411504181.1
申请日：2024-10-25
Abstract: 本发明公开了一种融合星载激光和正射影像的控制片生成与几何定位方法。它包括如下步骤：首先对星载激光点云进行筛选，得到高质量的激光点集；其次，通过坐标转换，将筛选得到的高质量星载激光点投影到正射影像上，并剔除低特征响应点；最后，基于正射影像和激光控制点生成控制片，并利用构建的控制片对目标影像进行几何校正，实现影像的高精度几何定位。与仅采用激光测高数据作为高程控制不同，本发明通过融合星载激光数据与正射影像，实现了遥感影像的精确平高控制，同时解决了克服了DEM精度有限的缺陷，更适用于亚米级影像的几何定位。
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公开(公告)号：CN115909051A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211316042.7
申请日：2022-10-26
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/64 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于离群检测的激光点云地面点提取方法。该方法针对现有几何分布分类算法效率低问题，结合激光点云在地质监测中的实际应用，提出一种通过离群检测实现将地面点快速自动提取出来的方法。算法核心包含两个过程：首先用一定间隔的格网对激光点云进行组织，建立激光点云的邻接关系；然后对每个激光点按一定范围计算其离群度，将离群度大于预定的阈值的点判断为非地面点，否则为地面点。此算法处理过程简单，计算效率高，适用于坡面提取、DEM生产等应用。
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公开(公告)号：CN113204520A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110469599.3
申请日：2021-04-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/11 , G06F16/16 , G06F16/178 , G06F16/182
Abstract: 本发明提供一种基于分布式文件系统的遥感数据快速并发读写方法，底层物理结构上继承HDFS文件系统特点，包括在计算机群中的每台数据服务器上安装Hadoop系统，并建立HDFS文件系统，然后在每台数据服务器上划分一部分空间作为自有文件系统的物理存储空间；在HDFS业务处理层上进行了一级封装，接管操作系统对文件系统的访问，当操作系统只要求读取文件，且文件数据已经存在，则直接引用HDFS文件系统接口，由HDFS完成文件数据的读取；当操作系统要求对文件的访问包括有写文件操作则全面接管文件操作，由自有文件系统实现数据读写，并在读写数据完成后，将数据同步到HDFS中；所述自有文件系统只对一台服务器进行读写。本发明能够实现海量遥感数据的快速并发读写。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110060283B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910308582.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种多测度半全局密集匹配算法，先利用Census相似性测度在金字塔顶层计算匹配代价，生成并优化视差图，然后按照金字塔策略逐级将视差图结果向下传递，作为下一级金字塔互信息匹配代价计算的视差图初始值，最终得到子像素级精度的密集匹配结果。本方法针对经典半全局匹配算法在效率和稳健度等方面的不足，在惩罚系数、相似性测度的选择、视差范围的调整等方面进行改进和扩展，具有稳健可靠、高效、匹配视差图精细且保边缘的特点。同时，本方法通过对影像数据集进行辐射处理提高匹配的稳健性，并利用自适应视差范围动态调整，降低匹配过程中的计算内存，并提升匹配的效率。
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公开(公告)号：CN110084865B
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN201910308938.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种采用分级加权拟合策略，对超大离散点云数据快速构建规则格网DEM的方法。先采用金字塔分级策略，将目标规则格网从1个格网按3*3的细化参数进行细化，直到第n级，然后逐级将离散点云以加权平均的方式置入所在格网中，并将该级结果作为下一级的初始值，并将所有点再次加权平均放入格网形成新格网，直到格网的间隔等于期望的间隔。本方法操作简单，没有额外的内存消耗，执行效率非常高，且对点云数据的操作是流式操作，无需考虑点云的拓扑信息，没有点数限制，特别适合对海量点云进行规则格网化。
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公开(公告)号：CN111637871A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010467543.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转飞行的无人机相机稳健自检校方法及装置，属于航空摄影测量领域，该方法在正式摄影前或完成正式摄影后，在同样飞行高度对测区局部区域进行旋转飞行拍摄少量影像，形成一个专门用于相机检校数据集。然后对这一组数据单独进行自检校光束法平差，求解相机内方位元素(含焦距、像主点偏移、物镜畸变参数)。本发明主要针对已有的相机自检校方法中相机内方位元素与影像外方位元素之间具有强相关性而导致相机自检校存在多解性的问题，获取准确稳健的相机自检校结果。同时，由于参与自检校解算的影像数据量小，可以大大减少自检校处理过程中所需的计算内存，降低自检校处理的时间，为后续大量数据处理提供高精度的自检校参数。
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公开(公告)号：CN110006407B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910304821.7
申请日：2019-04-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C11/34
Abstract: 本发明公开了一种基于旋翼无人机的贴近摄影测量方法，利用已知的或常规摄影影像重建的初始地形信息生成三维航迹，并以近距离(5～30m)贴近地面(如滑坡、大坝、高边坡等坡类地表)或者物体表面(如高大建筑物)进行自动飞行，对于无人机无法到达的区域则进行手控和手持无人机补拍，从而高效获取覆盖拍摄对象的亚厘米级甚至毫米级超高分辨率影像，进而通过摄影测量处理实现目标的精细化三维重建。其中“从无到有”、“由粗到细”的工作策略和基于初始地形的三维航迹规划的自动智能贴近飞行技术并辅以手控和手持补拍的“人机协同”策略是本方法的关键技术。本方法克服了当前难以近距离获取摄影对象超高清影像的困难，可实现精细化三维重建。
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公开(公告)号：CN114627237B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210140462.8
申请日：2022-02-16
Applicant: 武汉大学 , 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)
Abstract: 本发明公开一种基于实景三维模型的正视影像图生成方法，属于摄影测量与遥感领域。首先根据地形形状计算空间投影平面的法向量和起始点坐标，以此定义地形单元局部坐标；然后将三维地形单元所有的顶点坐标有物方空间坐标系转换至局部坐标系，并计算转换后的地形单元的坐标范围；最后，根据设定的正射影像格网间距对三维模型所有的三角面片进行格网化，生成正视影像图。不同于传统正射影像始终以水平面作为投影面，本方法不再局限于以水平面作为投影面，可以最大化地表达复杂高陡斜坡的几何结构信息。此外，本方法对传统的TIFF Word File参数进行了扩展，充分考虑到对于正视影像升维恢复到三维模型的潜在需求，保证基于正视影像图进行量测的坐标可逆性。
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