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公开(公告)号：CN112070054B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010980094.9
申请日：2020-09-17
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/26 , G06V20/54 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图结构与注意力机制的车载激光点云标线分类方法，包括以下步骤：步骤A：基于强度校正进行标线分割，得到独立标线对象；步骤B：基于分割后的独立标线对象，利用EdgeConv进行特征提取与嵌入；步骤C：在设定邻域范围内进行标线间最短距离重采样，对每个标线构建重采样的标线图结构；步骤D：通过构建多头注意力机制，更新图结构节点特征；步骤E：将图结构和注意力机制嵌入深度神经网络，构建深度图模型GAT_SCNet，然后基于构建的深度图模型GAT_SCNet进行标线类别预测，输出独立标线的类别标签。该方法有利于提高车载激光点云标线分类的精度。
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公开(公告)号：CN112257637A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011187179.8
申请日：2020-10-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种融合点云和多视图的车载激光点云多目标识别方法，基于独立点云对象，构建深度模型PGVNet进行面上地物类别预测：利用点云特征提取模块对独立点云对象进行点云局部特征提取；生成独立对象的多视角图像，并利用视图特征提取模块采用视图分组与组特征融合，提取最优视图特征；基于注意力机制利用点云‑视图特征融合模块将最优视图特征与点云特征进行融合，获取融合注意力的点云全局特征；最后利用分类器MLP进行车载激光点云面上独立地物目标的类别预测。本发明一方面减少相似视图间的信息冗余问题，另一方面则能利用最优视图特征指导模型对点云局部特征的学习，提高模型分类精度，为车载激光点云路侧多目标精细分类提供一种新的研究方法。
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公开(公告)号：CN110599809A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910519013.2
申请日：2019-06-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向中学教学的交互式参数化的三维DNA构象模拟方法，以双向链表为底层数据结构生成DNA碱基序列片段单链1#和与之相匹配但含有错误的另一单链2#，交互式矫正单链2#的极性方向以及碱基互补配对错误，模拟DNA一级结构；在此基础上，交互选择DNA的类型，计算双螺旋二级结构的局部参考标架，根据标架模拟DNA碱基对边堆叠边螺旋的动态过程并在三维模型上显示各个二级结构参数；通过交互式编辑空间曲线更新局部参考标架，使线状DNA双链在空间中弯曲缠绕，模拟DNA从线状到弯曲状再到任意盘曲缠绕状的各种超螺旋高级结构。本发明能交互式模拟并展示DNA构象，有助于加快并加深学生对DNA构象的理解和认识。
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公开(公告)号：CN118314461A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410519303.8
申请日：2024-04-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种集成卫星和无人机遥感数据的高郁闭度人工林森林蓄积量估算方法，首先，获取研究区的无人机数据，利用基于点云的区域增长结合阈值判别分割算法提取单木树高与单木位置信息；利用已有的无人机影像制作树种样本集，建立以Unet‑ResNet14*为主网络的Self‑training半监督方法的树种分类模型；利用森林小班样地信息对林龄和平均树高进行统计建模；结合利用时序卫星遥感林龄因子估算的伐区森林小班平均树高，采用合适的融合策略修正无人机LiDAR遥感获得的树高信息；基于实测数据研建的胸径‑树高模型获得伐区林分平均胸径信息；根据树种类型，将最终获得树高、胸径结果代入区域二元立木材积量公式获得伐区森林蓄积量。
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公开(公告)号：CN110049448B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910325095.7
申请日：2019-04-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机群的无线传感网数据收集方法，通过无人机访问传感器节点以减少传感器节点的传输能耗，无人机之间通过无线通信交换数据，离数据汇聚点较远的无人机通过其他无人机的中继将数据上传到数据汇聚点，每个无人机根据传感器节点的位置规划访问路径，以实现在满足时延的要求下，所有无人机访问的总的传感器节点个数尽可能多。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111107419B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201911403304.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 福州大学
IPC: H04N21/431 , H04N21/44 , H04N5/232
Abstract: 本发明涉及一种基于全景视频的播放及标注多点即时添加方法，包括步骤：创建球体模型，获取全景视频的序列帧图像，并将其映射为纹理贴图，并附着于球体模型上进行播放；创建与全景视频对应播放的矩形平面展开视频；当在全景视频的播放过程中插入标注时，得到其在对应的矩形平面展开视频中的位置坐标；根据矩形平面展开视频的尺寸及全景视频矩形平面展开图像的尺寸，得到矩形平面展开视频中的标注在对应的矩形平面展开图像中的坐标；将标注在矩形平面展开图中的坐标转换为三维球体空间坐标，以获取该标注在球面上的坐标，并基于此将标注插入全景视频的对应位置。本发明操作简单，对于丰富全景视频表达输出内容具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112182398A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011087437.5
申请日：2020-10-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06F16/958 , G06F16/951 , G06F16/587 , G06F16/58 , G06Q50/14 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种考虑用户的长期偏好与短期偏好的景点推荐方法和系统，利用注意力机制关注整个序列行为中的重要信息，得到长期偏好；BiLSTM学习短期序列中的顺序信息，得到短期偏好；同时考虑长短期偏好为游客动态推荐下一个景点，提高推荐结果的准确度。其避免了数据稀疏和独立假设问题，同时进一步解决目前景点推荐方法中推荐精度不高和推荐结果个性化程度低等问题。该方法考虑了景点之间的关联性，且同时考虑游客长短期偏好，可有效为游客偏好建模，使得推荐性能得以提升。
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公开(公告)号：CN112070769A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010985203.6
申请日：2020-09-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DBSCAN的分层点云分割方法。首先采用CSF分离地面点以及非地面点；非地面点分割过程，首先按照一定的高度将点云垂直方向进行分层，然后对每一层在XOY平面上的投影点进行DBSCAN聚类，获取每个聚类的中心点，然后将所有聚类出的中心点投影至XOY平面，利用DBSCAN聚类出每一个物体主体，继而对每个主体每层进行判断其主体点是否存在，并判断每个簇中包含的物体数，最后针对存在多个物体的簇再进行分割处理。本发明方法针对侧视点云数据的分割，可以保证场景中大部分主体的提取，且具有一定的鲁棒性，尤其在以树木为主的场景中有着较好的表现，本发明方法得到的结果对点云分割之后的点云分类和点云三维重建有着一定的意义。
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公开(公告)号：CN111107419A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911403304.1
申请日：2019-12-31
Applicant: 福州大学
IPC: H04N21/431 , H04N21/44 , H04N5/232
Abstract: 本发明涉及一种基于全景视频的播放及标注多点即时添加方法，包括步骤：创建球体模型，获取全景视频的序列帧图像，并将其映射为纹理贴图，并附着于球体模型上进行播放；创建与全景视频对应播放的矩形平面展开视频；当在全景视频的播放过程中插入标注时，得到其在对应的矩形平面展开视频中的位置坐标；根据矩形平面展开视频的尺寸及全景视频矩形平面展开图像的尺寸，得到矩形平面展开视频中的标注在对应的矩形平面展开图像中的坐标；将标注在矩形平面展开图中的坐标转换为三维球体空间坐标，以获取该标注在球面上的坐标，并基于此将标注插入全景视频的对应位置。本发明操作简单，对于丰富全景视频表达输出内容具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110188664A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910451523.0
申请日：2019-05-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于Snake的车载激光点云矢量道路边界精细提取方法，包括以下步骤：步骤S1：采集伪轨迹点数据；步骤S2：根据伪轨迹点数据，确定多类型道路边界的初始化选择策略；步骤S3：逐点分析局部邻域内的空间分布特征，进而获取梯度信息；步骤S4：基于离散道路边界点构建Snake模型，提取闭合、非闭合道路边界；步骤S5：对Snake结果进行是否存在道路出入口决策，优化Snake结果；矢量化输出Snake结果，实现道路边界精细提取。本发明能直接面向三维激光点云构建Snake模型实现闭合、非闭合等多类型道路边界的提取，解决了被车辆、行人等地物遮挡、噪声、点密度不均等因素造成道路边界提取不完整的问题，能够得到精确表达道路边界形状的矢量化道路边界信息。
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