-
公开(公告)号：CN114842330B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210318162.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开一种多尺度背景感知池化弱监督建筑物提取方法，方法利用边界框标签，通过背景感知池化方法使得分类网络能更好地实现从建筑物边界框内的背景中分离出建筑物区域，从而生成定位更为精确的建筑物类激活图。利用高分辨率遥感影像多级别特征图的有效信息，生成多尺度的建筑物类激活图。对融合平均后的类激活图进行变异系数平滑操作，生成更为完整且精确的建筑物类激活图；根据背景注意力图和优化后的类激活图，采用条件随机场算法，生成建筑物伪标签。将伪标签与遥感影像相结合共同训练分割模型，从而实现基于边界框标签的高分辨率遥感影像建筑物自动提取。本发明有益效果是：提高了建筑物提取精度。
-
公开(公告)号：CN114842330A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210318162.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开一种多尺度背景感知池化弱监督建筑物提取方法，方法利用边界框标签，通过背景感知池化方法使得分类网络能更好地实现从建筑物边界框内的背景中分离出建筑物区域，从而生成定位更为精确的建筑物类激活图。利用高分辨率遥感影像多级别特征图的有效信息，生成多尺度的建筑物类激活图。对融合平均后的类激活图进行变异系数平滑操作，生成更为完整且精确的建筑物类激活图；根据背景注意力图和优化后的类激活图，采用条件随机场算法，生成建筑物伪标签。将伪标签与遥感影像相结合共同训练分割模型，从而实现基于边界框标签的高分辨率遥感影像建筑物自动提取。本发明有益效果是：提高了建筑物提取精度。
-
公开(公告)号：CN116956131A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310913646.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息的土地利用分类方法及系统，方法包括以下步骤：获取研究区土地地块的SVI数据、OSM数据和POI数据并进行预处理；将处理后的SVI数据输入训练好的卷积神经网络，获得视觉模态输入地块节点嵌入表示向量；将处理后的POI数据输入预训练的自然语言模型网络，获得文本模态输入地块节点嵌入表示向量；利用训练好的多模态图卷积神经网络进行迭代计算，经过多模态组合层对多模态特征向量进行融合后，获得输出地块节点嵌入表示向量；将输出地块节点嵌入表示向量输入训练好的土地利用分类器进行分类，获得地块的土地利用分类结果。本发明使得土地利用分类的精度得到了有效的提升。
-
公开(公告)号：CN113792544B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110762367.7
申请日：2021-07-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/247 , G06F16/9535 , G06F16/9537
Abstract: 本发明提供了一种顾及地理空间分布的文本情感分类方法及装置，该方法包括：使用莫兰指数对文本情感得分在空间中的自相关性进行分析；根据文本间的地理位置距离设定文本空间位置权重矩阵；使用两种不同的构图方式对文本的语义信息和地理空间分布信息进行融合；在顾及地理空间位置信息的同时进行文本的表示学习，得到融合后的文本向量表示；将融合后的文本向量表示进行文本情感预测。本发明引入地理空间位置关系来建模文本与文本之间的信息，可以更加深入地捕获文本间的相似性，从而能够更好的对文本的情感进行分析预测。
-
公开(公告)号：CN115631337A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211344317.8
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种无监督域自适应语义分割方法及系统，包括：获得DSM图像、遥感影像和语义标签图像；将DSM图像和遥感影像输入多路径编码器，获得DSM图像的最终特征图和遥感影像的最终特征图；将DSM图像的最终特征图和遥感影像的最终特征图输入多任务解码器，生成源域的分割结果和目标域的分割结果；通过分割损失对语义分割模型进行更新，获得第一更新语义分割模型；通过对抗损失对第一更新语义分割模型进行更新，获得第二更新语义分割模型；将目标域的遥感影像数据集输入第二更新语义分割模型获得最终语义分割预测图。本发明纠正了数据分布不匹配导致的上下文混乱，并减少了边界区域的常见错误分类，大大提升了分割精度和可靠性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113469226A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110668680.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及土地分类领域，提供一种基于街景图像的土地利用分类方法及系统，包括：获得处理后的街景图像数据和处理后的土地地块数据；将处理后的街景图像数据输入训练好的卷积神经网络，获取街景特征向量，通过街景特征向量计算获得输入地块节点嵌入表示向量；将街景特征向量和输入地块节点嵌入表示向量输入训练好的图卷积神经网络，获得输出地块节点嵌入表示向量；将输出地块节点嵌入表示向量输入训练好的土地利用分类器进行分类，获得地块的土地利用分类结果。本发明通过图神经卷积网络进行空间上下文信息交互克服了现有技术中存在的空间信息利用低效等问题。同时，本发明可以用于精确识别城市土地利用类别，为城市的科学发展制定合理的规划。
-
公开(公告)号：CN110096698B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910211906.0
申请日：2019-03-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑主题的机器阅读理解模型生成方法与系统，本发明提取出了训练样本数据中潜在的主题信息，利用这种主题信息对阅读理解模型的训练做监督，从而提高阅读理解模型的效果。本发明公开的模型考虑在模型训练之前提取出与训练样本对应的多个主题，并利用样本的主题信息来提高机器阅读理解工作的效果。本方法的基本流程为：对每个训练样本做处理，找出能代表这个样本的向量表示；对样本做聚类并求出同类样本向量的均值作为主题的向量表示；在匹配和输出时利用注意力机制给向量表示与本样本主题向量相似度更高的词更大的权重。此外，训练数据经过较好的数据清洗后能得到更好的效果，因为降低噪声后我们能得到更好的主题向量表示。
-
公开(公告)号：CN107633555B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201710835245.X
申请日：2017-09-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于空间扫描的曲面集相互切割实现方法及系统，该方法及系统提供给用户一种高效处理大量曲面相互切割的技术，能够在单次的扫描过程中完成三角形相交检测、内存调度、重新三角化、结果曲面片产生等多个环节，它可以克服两两切割计算中的多曲面共点、共线、共面及自相交等不一致问题；通过流式加载、维护与扫描平面相交的三角形、尽早产出存储完成的曲面片并释放其占用的内存等多种方法来降低计算所涉及的数据量，降低计算规模；切割过程中每一步的计算不再依赖前一步所有数据处理完毕，每步能够并行完成，特别适合高性能计算环境。
-
公开(公告)号：CN108920528A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810584141.0
申请日：2018-06-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种面向卷积神经网络的时空地理动态属性向量化方法及系统，得到研究区域的邻接矩阵，根据邻接矩阵将研究区域抽象为拓扑图，然后对研究区域中各子区域的事件点数据进行统计，再从拓扑图中选取预设的w个中心顶点，并获取预设值k,对于每个中心顶点：按照距离该中心顶点的最短路径从小到大选取k-1邻域顶点；最后将w组中心顶点与选取出的对应的k-1领域顶点依次排列，根据V＝w×k个顶点的编号从C个TS矩阵中提取相应的列，重新构成C个M×V的矩阵，C个M×V的矩阵组成C×M×V的三维张量T作为最终的数据处理结果。本发明能够对于没有准确地理位置信息的点数据嵌入到张量中，从而为通过深度卷积网络进行学习和预测提供基础。
-
公开(公告)号：CN107633555A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710835245.X
申请日：2017-09-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于空间扫描的曲面集相互切割实现方法及系统，该方法及系统提供给用户一种高效处理大量曲面相互切割的技术，能够在单次的扫描过程中完成三角形相交检测、内存调度、重新三角化、结果曲面片产生等多个环节，它可以克服两两切割计算中的多曲面共点、共线、共面及自相交等不一致问题；通过流式加载、维护与扫描平面相交的三角形、尽早产出存储完成的曲面片并释放其占用的内存等多种方法来降低计算所涉及的数据量，降低计算规模；切割过程中每一步的计算不再依赖前一步所有数据处理完毕，每步能够并行完成，特别适合高性能计算环境。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
48
records
(took 0.048 seconds)
