公开(公告)号：CN113435461B

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202110655516.X

申请日：2021-06-11

Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) ,  中国地质大学(武汉)

Inventor： 徐永洋 ,  曾子寅 ,  谢忠 ,  万杰 ,  伍魏超

IPC: G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种点云局部特征提取方法、装置、设备及存储介质，包括以下步骤：首先，本发明提出了一种新的用于点云局部特征提取的图注意网络，该网络可以快速、准确的进行三维点云的语义分割；其次，本发明利用扩展的K近邻搜索算法构造每个点的局部膨胀图区域，利用中心点与其邻域之间的欧式距离几何相关性进行局部特征表达；最后，本发明将注意机制应用到设计的网络层中，称为图注意层，通过对中心点的临近边赋予适当的权值，动态地学习局部扩张图上的上下文注意特征，并通过注意池化操作更好地保留点云的局部几何细节。与现有的点云局部特征提取方法相比，本发明在三维点云形状分类和分割任务上都达到了更好的性能。

公开(公告)号：CN114708513A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210213409.6

申请日：2022-03-04

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)

Inventor： 徐永洋 ,  王海涛 ,  胡安娜 ,  陈思琼 ,  谢忠

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提出了一种顾及角点特征的边缘建筑物提取方法及系统，该方法融合了深度学习特征学习方法和计算机图形学方法，对复杂地物场景下的遥感影像数据进行了端对端的边缘轮廓细化建筑物提取；通过引入边缘锐化模型，改进了深度学习特征学习方法中提取建筑物轮廓模糊不清的情况，以计算机图形学中渲染的思想，使用细分策略高效的计算高分辨率分割图，提高了建筑物边缘的图像分割效果，使其在复杂地物场景下的建筑物边缘提取中有更好的表现。本发明的有益效果为：与现有边缘建筑物提取研究方法相比，本发明显著的提高了建筑物边缘细节特征的处理能力，保证了建筑物边缘数据提取的客观性与真实性。

公开(公告)号：CN115238766A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210685423.6

申请日：2022-06-17

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)

Inventor： 徐永洋 ,  谢忠 ,  陈学业 ,  汤振 ,  郑晓云

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于全序列卷积神经网络的井震联合油层预测方法，包括：获取地震波数据；获取测井数据，并根据测井数据确定油层位置；对地震波数据进行降噪处理，得到降噪后的数据；利用降噪后的数据计算地震波参数，并采用主成分分析法对地震波参数进行降维处理，得到特征数据；对特征数据进行聚类分析，得到初步地下地层位置；将初步地下地层位置和油层位置进行时深转换，统一尺度；利用统一尺度后的数据构建训练数据集，并将训练数据集输入至全序列卷积神经网络进行处理，得到油层预测结果；对油层预测结果进行可视化处理。本发明显著提高了地震勘探数据中的信息利用率，避免信息损失，为精确地油层预测提供了指导意义。

公开(公告)号：CN114708513B

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202210213409.6

申请日：2022-03-04

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)

Inventor： 徐永洋 ,  王海涛 ,  胡安娜 ,  陈思琼 ,  谢忠

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提出了一种顾及角点特征的边缘建筑物提取方法及系统，该方法融合了深度学习特征学习方法和计算机图形学方法，对复杂地物场景下的遥感影像数据进行了端对端的边缘轮廓细化建筑物提取；通过引入边缘锐化模型，改进了深度学习特征学习方法中提取建筑物轮廓模糊不清的情况，以计算机图形学中渲染的思想，使用细分策略高效的计算高分辨率分割图，提高了建筑物边缘的图像分割效果，使其在复杂地物场景下的建筑物边缘提取中有更好的表现。本发明的有益效果为：与现有边缘建筑物提取研究方法相比，本发明显著的提高了建筑物边缘细节特征的处理能力，保证了建筑物边缘数据提取的客

公开(公告)号：CN117173193A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202310870642.6

申请日：2023-07-14

Applicant: 中国地质大学(武汉) ,  三峡大学 ,  深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)

Inventor： 邱芹军 ,  马凯 ,  刘俊杰 ,  杨盈 ,  段雨希 ,  谢忠 ,  陶留锋 ,  郑帅 ,  田苗

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的无监督彩色地质图像分割方法及系统，首先将彩色地质图像进行数学形态学预处理，获得预处理图像；然后将预处理图像分别利用SE‑UNet神经网络和Felz聚类算法，获取粗分割图像和超像素分割图；最后将超像素分割图作为“伪标签”，基于超像素分割图对粗分割图像进行优化，前向传播输出预测分割结果，实现无标签的彩色地质图像分割。本发明对彩色地质图像进行分割，无需任何人工标注，自动分割能力强。

公开(公告)号：CN113935308B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202111051884.X

申请日：2021-09-08

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 邱芹军 ,  谢忠 ,  陶留锋 ,  吴亮 ,  李文佳 ,  黄振 ,  马莹

IPC: G06F40/205 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/253 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了面向地球科学领域的文本摘要自动生成方法及系统，方法包括利用微调BERT嵌入组件基于词嵌入初始化输入序列的值，编码器中BiLSTM组件对从前一层接收到的输入进行编码；卷积门控单元则根据每个时间步的先前输出重新训练核心信息；调用自注意力机制计算词汇自身权重，充分考虑句子中不同词语之间的语义以及语法联系，从而进一步强化全局信息；解码器部分将编码器输出的上下文向量进行解码，解码器中的BiLSTM组件对编码器输出的句子进行解码得到输出序列；微调的BERT网络模型捕捉句子之间的上下文关系，使得在每一个时刻都获得完整的上下文，最终使生成的摘要更准确。

公开(公告)号：CN113902920B

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202111136226.0

申请日：2021-09-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 徐永洋 ,  曾子寅 ,  谢忠 ,  万杰 ,  伍魏超 ,  唐唯

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的点云特征提取方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于图卷积神经网络的点云特征提取网络；将训练数据集输入点云特征提取网络，使用K近邻搜索算法对每个点构建邻接图；计算获取每个点的空间几何信息和多维特征，并进行融合，获取每个点的局部特征；根据每个点的邻接图和局部特征，计算获取每个点的全局特征；将全局特征和局部特征进行融合，获取融合特征；通过训练数据集和融合特征对进行网络迭代训练后，得到训练好的点云特征提取网络；将测试数据集输入训练好的点云特征提取网络，输出点云特征的语义预测结果。本发明能够同时学习局部特征和全局特征，提高了点云语义预测分类的精度。

公开(公告)号：CN113919296B

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202111080748.3

申请日：2021-09-15

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 邱芹军 ,  黄振 ,  谢忠 ,  陶留锋 ,  江宝得

IPC: G06F40/151 ,  G06F40/205 ,  G06F40/284 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F16/335 ,  G06F16/387

Abstract: 本发明提供了一种基于本体的时空及语义信息抽取方法和系统，该方法包括首先对地质灾害报告进行预处理；其次，通过命名实体识别、本体匹配、地名录匹配等方法，抽取地质灾害报告中的非结构化信息，形成结构化的信息；最后，将从地质灾害报告中抽取到的最终结果以合理的可视化方式呈现，可以帮助人们更好地理解和探索大数据中蕴含着的复杂的文本信息，并通过简单的视觉符号的形式表达出来，达到人机交互的目的。

公开(公告)号：CN114067075B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202111135205.7

申请日：2021-09-27

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 伍魏超 ,  徐永洋 ,  谢忠 ,  曾子寅 ,  唐唯

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于生成对抗网络的点云补全方法及装置，包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于生成对抗网络的点云补全网络；将训练数据集输入点云补全网络，对训练数据集中的点云进行投影变换和边界提取，得到边界特征点；计算边界特征点中的每个点的多维几何特征，并进行串联，得到点云的特征向量；根据特征向量，计算点云在各个投影方向上的补全结果，并进行全连接解码，得到补全后的点云；构建损失函数，对点云补全网络进行迭代训练后，得到训练好的点云补全网络；通过训练好的点云补全网络对测试数据集进行点云补全。本发明更关注结构信息和细粒度区域的补全，且能通过不同方向的投影生成缺失的点云，明显提高了点云的补全精度。

公开(公告)号：CN116704382A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310660559.6

申请日：2023-06-05

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 陶留锋 ,  徐永洋 ,  胡潘 ,  谢雪景 ,  谢忠

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种无人机影像语义分割方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：构建训练数据集和测试数据集；搭建基于多级自注意力特征融合的无人机影像语义分割网络；将训练数据集输入语义分割网络，使用Xception特征提取网络提取特征；将Xception特征输入自注意力特征编码模块，将得到的自注意力特征输入多尺度特征编码模块，输出多尺度特征；将深层和浅层特征逐层融合，在每一层融合后利用通道加权模块减少信息冗余，输出融合特征；通过训练数据集和融合特征对语义分割网络进行迭代训练；将测试数据集输入训练好的语义分割网络，输出影像语义分割结果。本发明加强了对重点特征的学习力度，并提升了对浅层特征的利用率，可以实现更高精度的影像语义分割。