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公开(公告)号：CN116257766B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310067584.3
申请日：2023-01-16
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小费用网络流模型的多指标道路网匹配方法，构建待匹配的两个道路数据集的任意两个实体之间的相似度指标，实体指道路数据集中组成道路网的道路线要素；使用任意两个实体之间的相似度指标判断待匹配的两个道路数据集中的潜在匹配对；将两个道路数据集中的每个实体表示为流网络中的一个节点，将所有潜在匹配对表示为一组带有流参数的网络边，构建得到最小费用网络流模型；使用任意两个实体之间的相似度指标作为目标函数中的费用，进行最小费用网络流模型匹配，实现多指标道路网匹配。任意两个实体之间的相似度指标为由任意两个实体之间的距离相似度、方向相似度和形状相似度按照比例构成的综合指标。匹配结果准确度高。
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公开(公告)号：CN114139652B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202111527245.6
申请日：2021-12-15
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于坡向分布特征提取山顶点方法，所述方法包括以下步骤：获取栅格DEM数据对应的栅格点的坡向值；根据各目标栅格点与周围各方向的栅格点的坡向值组成对应的目标矩阵，并根据各目标矩阵中各元素的坡向值得到潜在山顶点数据；根据所述潜在山顶点数据剔除伪山顶点，得到真实山顶点数据。本发明还公开一种基于坡向分布特征提取山顶点系统及存储介质。本发明旨在依据坡向值获取潜在山顶点数据，进而提高山顶点提取效率，并获得栅格区域内真实可靠的山顶点数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116092037B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310171830.X
申请日：2023-02-13
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种融合轨迹空间‑语义特征的车辆类型识别方法，对原始车辆轨迹数据进行预处理，包括重复轨迹过滤、停留点识别和微行程划分；基于车辆轨迹数据、停留点和微行程，计算车辆运动特征和关联的地理语义特征；基于车辆运动特征和关联的地理语义特征，进行车辆类型识别。停留点识别的具体操作为：选择某车辆轨迹点中移动距离小于距离阈值且理论速度小于速度阈值的轨迹点进行DBSCAN聚类，聚类以空间距离和速度差异为双邻域约束，聚类后每个簇分别对应该车辆的一个停留点。微行程划分，是当相邻轨迹点时间间隔大于时间阈值秒或遇到停留点时，打断车辆轨迹，即得到各车辆行驶的微行程。有效提高车辆类型识别精度。
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公开(公告)号：CN116257766A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310067584.3
申请日：2023-01-16
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小费用网络流模型的多指标道路网匹配方法，构建待匹配的两个道路数据集的任意两个实体之间的相似度指标，实体指道路数据集中组成道路网的道路线要素；使用任意两个实体之间的相似度指标判断待匹配的两个道路数据集中的潜在匹配对；将两个道路数据集中的每个实体表示为流网络中的一个节点，将所有潜在匹配对表示为一组带有流参数的网络边，构建得到最小费用网络流模型；使用任意两个实体之间的相似度指标作为目标函数中的费用，进行最小费用网络流模型匹配，实现多指标道路网匹配。任意两个实体之间的相似度指标为由任意两个实体之间的距离相似度、方向相似度和形状相似度按照比例构成的综合指标。匹配结果准确度高。
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公开(公告)号：CN116092037A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310171830.X
申请日：2023-02-13
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种融合轨迹空间‑语义特征的车辆类型识别方法，对原始车辆轨迹数据进行预处理，包括重复轨迹过滤、停留点识别和微行程划分；基于车辆轨迹数据、停留点和微行程，计算车辆运动特征和关联的地理语义特征；基于车辆运动特征和关联的地理语义特征，进行车辆类型识别。停留点识别的具体操作为：选择某车辆轨迹点中移动距离小于距离阈值且理论速度小于速度阈值的轨迹点进行DBSCAN聚类，聚类以空间距离和速度差异为双邻域约束，聚类后每个簇分别对应该车辆的一个停留点。微行程划分，是当相邻轨迹点时间间隔大于时间阈值秒或遇到停留点时，打断车辆轨迹，即得到各车辆行驶的微行程。有效提高车辆类型识别精度。
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公开(公告)号：CN114911839A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202111675025.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种坡体因子的融合方法及系统，其中，所述方法包括以下步骤：根据栅格DEM数据获取坡体因子；将所述坡体因子极值归一化处理，得到归一化后的地形因子；将所述归一化后的地形因子进行多因子融合，得到多个坡体融合因子；对多个所述坡体融合因子进行综合分析、评定，筛选出目标坡体融合因子。本发明还公开一种坡体因子的融合系统。本发明旨在根据坡体因子得到一种新的坡体融合因子，以改善原坡体综合表达因子应用的局限性以及在地形隐含信息分析和挖掘上不够全面和精细的问题。
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公开(公告)号：CN114139652A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111527245.6
申请日：2021-12-15
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于坡向分布特征提取山顶点方法，所述方法包括以下步骤：获取栅格DEM数据对应的栅格点的坡向值；根据各目标栅格点与周围各方向的栅格点的坡向值组成对应的目标矩阵，并根据各目标矩阵中各元素的坡向值得到潜在山顶点数据；根据所述潜在山顶点数据剔除伪山顶点，得到真实山顶点数据。本发明还公开一种基于坡向分布特征提取山顶点系统及存储介质。本发明旨在依据坡向值获取潜在山顶点数据，进而提高山顶点提取效率，并获得栅格区域内真实可靠的山顶点数据。
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