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公开(公告)号：CN108830319B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201810603073.8
申请日：2018-06-12
Applicant: 北京合众思壮科技股份有限公司 , 北斗导航位置服务(北京)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/48 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种图像分类方法和装置，用以提供高效的遥感图像分类。其中，方法包括：根据预设特征对原始图像进行图像分割，得到互不相交的多个子区域，并记录每个子区域在所述原始图像中所占据的位置信息；将原始图像中的每个子区域分别用每个子区域对应的一个像素特征值代替，得到第一图像；利用全卷积神经网络对所述第一图像中的像素进行分类，得到第二图像；根据所述位置信息，对所述第二图像进行图像重建，得到与所述原始图像的大小以及像素位置均对应的分类图像。
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公开(公告)号：CN108917722A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810865838.5
申请日：2018-08-01
Applicant: 北斗导航位置服务(北京)有限公司
IPC: G01C11/04
Abstract: 本公开是关于植被覆盖度计算方法及装置，其中，方法包括：对用于植被覆盖度调查的数字相机进行几何定标，确定几何定标参数；通过所述数字相机垂直拍摄植被的近景遥感影像；对所述近景遥感影像进行DN值校正，得到植被覆盖度的辐射校正影像；利用所述几何定标参数对所述辐射校正影像进行正射校正，得到植被覆盖度的正射影像；根据所述正射影像和预设算法计算植被的覆盖度。通过该技术方案，克服了数字相机获取的原始影像存在的各种误差，有效保障了植被覆盖度的计算精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108776805A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810415090.9
申请日：2018-05-03
Applicant: 北斗导航位置服务(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种建立图像分类模型、图像特征分类的方法及装置，用以提高图像特征分类的准确度和鲁棒性。所述建立图像分类模型方法，包括：利用bagging算法对已有的训练样本集进行重采样，得到T个训练样本集；其中，T为预设的训练样本集的总数；训练样本集包括像元和对应的类别标识；将每个训练样本集中的像元和对应的类别标识以组为单位，输入到初始的全卷积网络模型，得到T个训练后的全卷积网络模型；一组像元包含卷积核所定义的图像尺寸内的所有像元。
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公开(公告)号：CN108917722B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201810865838.5
申请日：2018-08-01
Applicant: 北斗导航位置服务(北京)有限公司
IPC: G01C11/04
Abstract: 本公开是关于植被覆盖度计算方法及装置，其中，方法包括：对用于植被覆盖度调查的数字相机进行几何定标，确定几何定标参数；通过所述数字相机垂直拍摄植被的近景遥感影像；对所述近景遥感影像进行DN值校正，得到植被覆盖度的辐射校正影像；利用所述几何定标参数对所述辐射校正影像进行正射校正，得到植被覆盖度的正射影像；根据所述正射影像和预设算法计算植被的覆盖度。通过该技术方案，克服了数字相机获取的原始影像存在的各种误差，有效保障了植被覆盖度的计算精度。
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公开(公告)号：CN108830319A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810603073.8
申请日：2018-06-12
Applicant: 北京合众思壮科技股份有限公司 , 北斗导航位置服务(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种图像分类方法和装置，用以提供高效的遥感图像分类。其中，方法包括：根据预设特征对原始图像进行图像分割，得到互不相交的多个子区域，并记录每个子区域在所述原始图像中所占据的位置信息；将原始图像中的每个子区域分别用每个子区域对应的一个像素特征值代替，得到第一图像；利用全卷积神经网络对所述第一图像中的像素进行分类，得到第二图像；根据所述位置信息，对所述第二图像进行图像重建，得到与所述原始图像的大小以及像素位置均对应的分类图像。
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公开(公告)号：CN109189871A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810911873.6
申请日：2018-08-10
Applicant: 北斗导航位置服务(北京)有限公司
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种建筑物室内路径规划的方法和装置，其中方法包括：确定建筑物的建筑平面图数据中的通道要素，通道要素包括以下至少一项：墙体、门、窗、电梯、楼梯、立柱；根据通道要素生成通道数据，通道数据包括通道路径和通道节点，通道路径用于标示出建筑平面图数据中的每条通道，通道节点用于标示出每条通道的节点，节点包括：起点、终点、与通道的交点；根据通道数据以及从节点中选择的至少两个目标节点，确定至少两个目标节点之间的路径。本实施例中，根据建筑物的建筑平面图数据生成了通道数据，通道数据为室内路径规划提供了支持，根据通道数据，可以很方便快捷地根据选择节点确定节点之间的路径。
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公开(公告)号：CN107767036A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710909196.X
申请日：2017-09-29
Applicant: 北斗导航位置服务(北京)有限公司
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于条件随机场的实时交通状态估计方法，通过对历史数据进行学习，构建单个车辆运动过程中的速度序列的变化情况和道路拥堵程度的对应关系，采用条件随机场模型对两者之间的隐含关系进行学习，学习的结果即为对应的条件随机场模型；模型构建完成后，利用实时获取的某个路段的单个车辆的速度序列数据，即可实现对该路段交通状况的实时精确估计；降低了对采集数据的苛刻要求，在相对较为简单的采集条件下(如仅需单个车辆的速度序列数据)，即可达到较好的估计效果。
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