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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115546630A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211116082.7
申请日：2022-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 航天宏图信息技术股份有限公司
Inventor： 苏晓 , 张明晖 , 丁争 , 张卓成 , 陈峻宇 , 李浪 , 许华栋 , 申若飞 , 白万崧 , 王德新 , 杨光兴 , 李毅 , 朱立夫 , 周兵 , 刘鸿燕 , 康晓 , 段丁丁 , 王成港 , 程锐 , 牛帆帆
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 基于遥感影像特征目标检测的工地提取方法和系统，所述方法包括：采集遥感影像数据，筛选和裁剪出含有工地影像的原始影像样本集；对原始影像样本集进行标注，得到塔吊目标检测数据集和裸土语义分割数据集，并进行数据集预处理；搭建目标检测网络模型；使用预处理过的塔吊目标检测数据集训练目标检测网络模型；搭建语义分割网络模型；使用预处理过的裸土语义分割数据集训练语义分割网络模型；使用训练好的目标检测网络模型和语义分割网络模型对待处理的遥感影像进行预测；根据预测结果中裸土面积和塔吊数量判断此区域是否为工地。采用基于深度学习的多目标联合判读方案，实现自动化检测，提高输电线路危险源排查效率，提高用电安全性能。
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公开(公告)号：CN115546629A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211109160.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 航天宏图信息技术股份有限公司
Inventor： 苏晓 , 丁争 , 陈峻宇 , 申若飞 , 张卓成 , 张明晖 , 李浪 , 许华栋 , 白万崧 , 王德新 , 杨光兴 , 李毅 , 朱立夫 , 周兵 , 刘鸿燕 , 康晓 , 段丁丁 , 王成港 , 程锐 , 牛帆帆
Abstract: 一种基于深度学习的遥感影像厂房识别方法和系统，所述方法包括：步骤1，采集遥感影像数据，筛选出有厂房的区域，裁剪出一系列子影像作为厂房原始样本；步骤2，对厂房原始样本进行标注和裁剪，构成语义分割数据集，并对语义分割数据集进行扩充；步骤3，搭建语义分割网络模型；步骤4，使用现有遥感影像语义分割数据集训练语义分割网络模型；步骤5，使用训练好的语义分割网络模型进行厂房提取；步骤6，将所有子图的预测图按裁剪时的起始点坐标进行拼接，得到一幅完整遥感影像的厂房语义分割结果图，根据厂房语义分割结果图的像素分布确定是否有厂房。实现对厂房的精确提取并获得地理坐标，还可根据运维路线评定厂房的风险等级。
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公开(公告)号：CN117710602B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410153902.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向稀疏网格三维数据的建筑物重建方法、装置及设备，包括：获取目标区域对应的稀疏网格三维数据；对稀疏网格三维数据进行随机点稠密采样处理，得到初始稠密三维点云数据和初始稠密三维点云数据中每个点对应的颜色数据；对初始稠密三维点云数据内的树木点和/或地面点进行过滤，得到中间稠密三维点云数据；基于中间稠密三维点云数据生成目标掩码图像，并利用目标掩码图像对中间稠密三维点云内的离散噪声数据进行过滤，得到目标稠密三维点云数据；根据目标稠密三维点云数据和目标屋顶纹理图像，对目标区域内的建筑物进行矢量建模，得到目标区域对应的矢量结果。本发明可以高效获取三维城市建筑物的矢量结果，实现大规模的城市建模。
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公开(公告)号：CN117710602A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410153902.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种面向稀疏网格三维数据的建筑物重建方法、装置及设备，包括：获取目标区域对应的稀疏网格三维数据；对稀疏网格三维数据进行随机点稠密采样处理，得到初始稠密三维点云数据和初始稠密三维点云数据中每个点对应的颜色数据；对初始稠密三维点云数据内的树木点和/或地面点进行过滤，得到中间稠密三维点云数据；基于中间稠密三维点云数据生成目标掩码图像，并利用目标掩码图像对中间稠密三维点云内的离散噪声数据进行过滤，得到目标稠密三维点云数据；根据目标稠密三维点云数据和目标屋顶纹理图像，对目标区域内的建筑物进行矢量建模，得到目标区域对应的矢量结果。本发明可以高效获取三维城市建筑物的矢量结果，实现大规模的城市建模。
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公开(公告)号：CN115546637A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211217872.4
申请日：2022-09-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 航天宏图信息技术股份有限公司
Inventor： 苏晓 , 陈峻宇 , 张卓成 , 李浪 , 丁争 , 许华栋 , 张明晖 , 申若飞 , 白万崧 , 王德新 , 杨光兴 , 朱立夫 , 周兵 , 李毅 , 刘鸿燕 , 康晓 , 段丁丁 , 王成港 , 程锐 , 牛帆帆
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 一种基于深度学习与最短路径算法的遥感影像上输电线路提取方法及系统，基于输电塔与输电运维线路的关联，结合高分辨率遥感图像上输电塔目标与输电线的特征，结合深度学习算法与最短路径算法，实现从复杂背景环境下对广域输电运维线路的有效模拟与提取。主要步骤包括基于目标检测算法的电塔目标自动检测，实现电塔目标点位的自动定位；基于电塔位置，提出一种基于方向加权的最短路径算法的运维线路模型方法，自动生成运维线路；最后通过平滑等后处理算法，优化运维线路的提取效果。本发明实现对大区域条件下运维线路的自动提取，有效节约人力与物力，具有较高的工程应用价值。
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