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公开(公告)号：CN120071192A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510046649.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的建筑立面无畸变全景影像无缝拼接系统及方法，通过无人机获取建筑表面的初步图像，根据初步图像进行建模获取建筑粗略三维模型；基于建筑粗略三维模型规划无人机贴近飞行的航迹路线，再次采集建筑表面的精细图像，根据精细图像进行建模获取建筑精细三维模型；基于建筑精细三维模型获取建筑点云数据，根据建筑点云数据对建筑的各立面进行重投影；对建筑不同立面的重投影图像进行拼接，形成完整的建筑立面全景影像。本发明结合了无人机的高机动性和三维建模技术，能够高效地获取建筑表面的图像并构建精细的三维模型，通过重投影和拼接技术，可以生成无畸变的建筑立面全景影像，为相关应用提供可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN118470524A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410564111.9
申请日：2024-05-08
Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) , 武汉大学 , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供基于双分支协同处理的遥感影像水体自动解译方法及系统，通过对遥感影像的数字量化值进行预处理生成校正后的反射率数据，处理得到模型的训练数据集；联合单分支水体提取网络和单分支背景信息提取网络，构建双分支协同处理的遥感影像水体自动解译网络模型；通过训练数据集对模型进行训练收敛，再将其应用于同传感器其他遥感影像的水体自动解译中，获得水体掩膜数据。本发明通过遥感影像的水体与背景信息提取的协同处理，通过二者的互补关系对水体自动解译进行优化，使得遥感影像水体自动解译不易混淆，大大降低了计算复杂度，充分利用了遥感影像的内部特征信息，从而有效地提取遥感影像上的水体信息，得到高精度的水体掩膜数据。
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公开(公告)号：CN102663761A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210122116.3
申请日：2012-04-24
Applicant: 长江勘测规划设计研究有限责任公司 , 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)
Abstract: 用于影像地图的线状矢量与遥感影像自动配准方法，其特征在于它包括以下步骤：线状矢量拓扑关系建立步骤；遥感影像区域分割步骤；线状矢量骨架提取步骤；基于网络蛇模型变换的配准步骤。本发明利用动态阈值分割和形态学变换从遥感影像获取线状矢量的骨架，利用网络蛇模型变换进行线状矢量与遥感影像骨架的配准，最终达到影像地图生产中线状矢量向遥感影像的精确配准的目的。
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公开(公告)号：CN117830826A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311591646.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的混凝土大坝表面细长裂缝检测方法。它包括如下步骤，步骤一：采用无人机采集大坝裂缝真实数据集；步骤二：收集网上裂缝的开源数据集；步骤三：裁剪开源图片至同等大小，并进行标注和建立训练集、测试集；步骤四：在YOLOv5融入SENet模型；步骤五：选择YOLOv5模型，完成训练任务；步骤六：将部分真实图片裁剪并标注，建立训练集、测试集；步骤七：对模型再次训练和测试，根据实际需求调整超参数；步骤八：将最终调试好的YOLOv5模型输入步骤一中的原始无人机图片，输出检测结果。本发明克服了现有技术检测准确度和检测效率低的缺点；具有提高缺陷检测精度和效率的优点。
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公开(公告)号：CN102645209A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210122111.0
申请日：2012-04-24
Applicant: 长江勘测规划设计研究有限责任公司 , 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)
Abstract: 机载LiDAR点云和高分辨率影像进行空间点的联合定位方法，它包括如下步骤：原始LiDAR数据去噪步骤，高精度数字地面模型DEM生成步骤，通过手动同时辅以高精度POS数据所获取影像的外方位元素，利用已经选取的同名点中的任意两点利用双片前方交会计算初值后，通过多片前方交会计算同名点的物方坐标(X，Y，Z)；通过上一步多片前方交会求解出的同名点的物方坐标，得到同名点对应的精确物方坐标(X，Y，Z′)。本发明通过LiDAR点云进行高程约束的前提下实现的多片前方交会所获取到的像点的物方坐标的平面精度和高程精度非常高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102645209B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201210122111.0
申请日：2012-04-24
Applicant: 长江勘测规划设计研究有限责任公司 , 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)
Abstract: 机载LiDAR点云和高分辨率影像进行空间点的联合定位方法，它包括如下步骤：原始LiDAR数据去噪步骤，高精度数字地面模型DEM生成步骤，通过手动同时辅以高精度POS数据所获取影像的外方位元素，利用已经选取的同名点中的任意两点利用双片前方交会计算初值后，通过多片前方交会计算同名点的物方坐标(X，Y，Z)；通过上一步多片前方交会求解出的同名点的物方坐标，得到同名点对应的精确物方坐标(X，Y，Z′)。本发明通过LiDAR点云进行高程约束的前提下实现的多片前方交会所获取到的像点的物方坐标的平面精度和高程精度非常高。
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公开(公告)号：CN115187622A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210752078.3
申请日：2022-06-28
Applicant: 恩施清江大龙潭水电开发有限公司 , 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Inventor： 黄涛 , 付修军 , 马能武 , 马瑞 , 徐志敏 , 陶雷 , 陈林 , 钟良 , 程子桉 , 刘兵 , 廖东晓 , 陈旭 , 李方义 , 姜斌 , 宋文洁 , 黄祥虎 , 鲁洋 , 黄磊
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代缓冲区的边缘点参数化拟合优化方法。它包括如下步骤，步骤一：设定缓冲区半径计算准则与迭代终止条件；步骤二：对包含边缘线对象的图像进行边缘点提取；步骤三：对边缘点集进行最小二乘拟合，生成边缘线；步骤四：基于缓冲区半径计算准则，确定缓冲区半径，生成边缘线的缓冲区；步骤五：选取落在缓冲区范围的边缘点，生成新的边缘点集；步骤六：迭代执行步骤三至步骤五，直到满足指定的迭代终止条件；基于新的边缘点集合，拟合生成的新的边缘线更接近真实边缘线。本发明解决了边缘点拟合边缘线过程中突变点及噪声点的剔除问题；具有能提高边缘线拟合的运算速度，增强拟合结果的抗干扰性的优点。
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公开(公告)号：CN217953495U
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202221684639.2
申请日：2022-07-01
Applicant: 恩施清江大龙潭水电开发有限公司 , 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Inventor： 黄涛 , 付修军 , 马能武 , 程子桉 , 陶雷 , 陈林 , 吴瑕 , 廖东晓 , 陈旭 , 李方义 , 姜斌 , 宋文洁 , 徐志敏 , 胡斌斌 , 刘兵 , 钟良 , 马瑞 , 李名哲
Abstract: 本实用新型公开了一种用于拱坝自动化变形监测的灯球型标靶。它包括观测墩、灯球和网络继电器；灯球安装在观测墩上；网络继电器与灯球连接；灯球包括球形壳体和发光体；发光体安装在球形壳体内部；网络继电器穿过球形壳体、与发光体连接；网络继电器与外部电源连接。本实用新型具有能从多角度拍摄出所需形状，便于观测设备长期稳定地识别其位置和位移的优点。
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公开(公告)号：CN217953415U
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202221684651.3
申请日：2022-07-01
Applicant: 恩施清江大龙潭水电开发有限公司 , 长江空间信息技术工程有限公司(武汉) , 长江勘测规划设计研究有限责任公司
Inventor： 黄涛 , 付修军 , 马能武 , 程子桉 , 陶雷 , 陈林 , 吴瑕 , 廖东晓 , 陈旭 , 李方义 , 姜斌 , 宋文洁 , 徐志敏 , 胡斌斌 , 刘兵 , 钟良 , 马瑞 , 李名哲
Abstract: 本实用新型公开了一种用于长期变形监测的日夜通用型标靶。它包括观测箱、观测墩和监测棱镜；观测墩、观测箱和监测棱镜由下至上依次设置；观测箱包括顶盖、框架、靶面、发光装置和基板；靶面分别镶嵌固定于框架的前后两面；顶盖安装于框架顶部，基板安装于框架底部，发光装置位于框架内部；基板安装在观测墩上；观测墩位于监测目标坝段或目标建筑物上；监测棱镜安装在顶盖上。本实用新型具有同时满足长期变形监测、应急实时监测和传统工程监测的需求的优点。
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公开(公告)号：CN115731476A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211214169.8
申请日：2022-09-30
Applicant: 长江空间信息技术工程有限公司(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于集成预测弱监督无人机多源高光谱点云语义分割方法。它基于无人机多源高光谱点云数据为研究对象，构建基于集成预测的弱监督语义分割框架，在不完整监督的基础上，嵌入集成预测的一致性约束、集成预测结果引导的熵正则化以及自适应软伪标签方法，充分利用未标签数据的编码信息，为弱监督训练提供多种空间和光谱约束，增强网络模型语义分割能力。本发明解决现有技术下林业植被数据采样成本高、林木样本稀少且不易获取，人工高精度标签大场景林区植被数据费时费力的问题；具有保证林木样本训练效率的同时为弱监督林业信息提取网络模型增加监督源，提高学习模型林业植被信息提取能力的优点。
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