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公开(公告)号：CN106651865A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611202286.7
申请日：2016-12-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种新的高分辨率遥感影像的最优分割尺度自动选择方法，利用多尺度MRF模型，建立高分辨率影像的多尺度分割模型，同时对影像层次分割和影像平面分别建模，描述层与层对象之间的上下文信息以及同一层中对象之间的空间依赖关系。将对象的光谱、颜色、纹理及拓扑关系等基本特征，归一化到马尔可夫随机场中，通过概率信息收敛计算，实现了一种计算机可自动进行全局最有分割尺度选择方法，参数选择计算和推断工程实现了计算机自动进行，获得理论上的最优分割尺度参数。该技术具有分割质量精度高、自适应性强和计算效率高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109800766A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811511362.1
申请日：2018-12-11
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于凝聚层次树的快速迭代重建方法，包括图像对间的相似度计算-凝聚层次树生成-迭代计算，在对图像相似度计算时，适合数量多、尺寸大的图像，能大大缩减图像的批次配时间；在迭代过程中，由于凝聚层次树指定了多条迭代的路径，把大的问题分割成为多个小问题，解决了参数的计算结果随图像数量增多出现漂移的问题。
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公开(公告)号：CN106780580A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611202311.1
申请日：2016-12-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/38
CPC classification number: G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种多幅影像间的快速相似度计算方法，输入：影像集合p＝{imagei}，i＝1，2...n,f＝{featurei}，i＝1，2...m；输出：影像两两相似度矩阵Sim[pi，pj]；computeTrack()：计算每一个影像的SIFT特征点的idf；构造K个hash函数；对所有影像进行K次哈希求值；foreach imagei and imagej；Sim[pi，pj]＝imagei和imagej之间的相似度sim(pi，pj)；endfor。本发明可以在sift特征点匹配的基础上，快速的计算出多张影像之间的相似度，提供O(k2n2)复杂性的算法，k是常量，n是影像个数。
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公开(公告)号：CN109118044A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810724917.4
申请日：2018-07-04
Applicant: 中建三局绿色产业投资有限公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种PC构件生产排产方法和装置。所述方法包括计算订单中各开发项目对应的最短完成时间，将各开发项目对应的最短完成时间与订单要求的施工期限进行比较，从而判断能否如期完成订单，若能如期完成订单，则返回接受订单的信息，反之，返回拒绝订单的信息等步骤。应用本发明方法，订单要求的施工期限是订单本身的信息，订单中各开发项目对应的最短完成时间是建筑商根据当前的自身条件计算出来的、实际进行各开发项目的建设时的最短完成时间，因此，建筑商无需参考以往的经验，只需要根据订单本身的信息，结合当前的条件，便能够进行判断，判断结果更加客观。本发明广泛应用于建筑工业化技术领域。
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公开(公告)号：CN109118044B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201810724917.4
申请日：2018-07-04
Applicant: 中建三局绿色产业投资有限公司 , 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种PC构件生产排产方法和装置。所述方法包括计算订单中各开发项目对应的最短完成时间，将各开发项目对应的最短完成时间与订单要求的施工期限进行比较，从而判断能否如期完成订单，若能如期完成订单，则返回接受订单的信息，反之，返回拒绝订单的信息等步骤。应用本发明方法，订单要求的施工期限是订单本身的信息，订单中各开发项目对应的最短完成时间是建筑商根据当前的自身条件计算出来的、实际进行各开发项目的建设时的最短完成时间，因此，建筑商无需参考以往的经验，只需要根据订单本身的信息，结合当前的条件，便能够进行判断，判断结果更加客观。本发明广泛应用于建筑工业化技术领域。
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公开(公告)号：CN106651865B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201611202286.7
申请日：2016-12-23
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 本发明公开了一种新的高分辨率遥感影像的最优分割尺度自动选择方法，利用多尺度MRF模型，建立高分辨率影像的多尺度分割模型，同时对影像层次分割和影像平面分别建模，描述层与层对象之间的上下文信息以及同一层中对象之间的空间依赖关系。将对象的光谱、颜色、纹理及拓扑关系等基本特征，归一化到马尔可夫随机场中，通过概率信息收敛计算，实现了一种计算机可自动进行全局最有分割尺度选择方法，参数选择计算和推断工程实现了计算机自动进行，获得理论上的最优分割尺度参数。该技术具有分割质量精度高、自适应性强和计算效率高的优点。
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