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公开(公告)号:CN117705058A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311706614.7
申请日:2023-12-13
Applicant: 重庆市测绘科学技术研究院(重庆市地图编制中心)
Abstract: 本发明涉及图像智能识别检测与变形监测技术领域,具体涉及一种基于水准管气泡图像的倾斜监测方法。通过对初始水准管气泡图像进行初步筛选,获得第一刻度线集合;然后利用刻度线间距对非刻度线进行剔除,再对得到的刻度线进行编码,并和预设的编码进行匹配,实现再次筛选,获得最终准确的刻度线位置,计算出水准管零点位置;再对初始水准管气泡图像进行双侧模板匹配,计算气泡中心点位置;最后根据零点位置和气泡中心点位置的差值获取倾斜变化角度。利用成本低廉的水准管,结合水准气泡对倾斜变化的高精度和高灵敏度反应的特点,对水准管气泡图像进行识别、检测并计算气泡倾斜角度,准确率高,从而提供了一种低成本、高精度的倾斜监测方法。
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公开(公告)号:CN117237821A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311262532.8
申请日:2023-09-27
Applicant: 重庆市测绘科学技术研究院(重庆市地图编制中心)
Abstract: 本发明涉及图像识别处理技术领域,具体涉及一种基于多特征U‑Net网络的工程活动图斑的识别方法,包括步骤为获取光学遥感影像数据,并对光学遥感影像数据进行构建反映露天工程活动的标注,得到影像样本集;提取所述影像样本集的多维特征,并基于多特征U‑Net网络模型进行训练;获取待识别光学遥感影像数据基于训练后的多特征U‑Net网络模型,输出工程活动图斑识别结果。U‑Net网络模型由经典全卷积语义分割神经网络改进而来,其基于编码器‑解码器架构使网络模块清晰,能够更精确地捕获细节信息,提高识别精度。
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公开(公告)号:CN117237951A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311262553.X
申请日:2023-09-27
Applicant: 重庆市测绘科学技术研究院(重庆市地图编制中心)
IPC: G06V20/70 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/58 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像识别处理技术领域,具体涉及一种工程活动开采样本影像标注识别方法,包括步骤为获取光学遥感影像进行预处理,并提取特征数据;其中,所述特征数据包括图斑颜色数据、纹理变化程度数据、图形大小数据、独有特征数据;获取所述特征数据基于U‑Net深度神经网络模型训练标注识别工程活动类型。通过提取光学遥感影像数据特征进行标注识别模型训练,实现工程活动图斑的快速标注识别,无需人工到现场走访了解施工类型,效率高效。
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