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公开(公告)号:CN117349462A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311662340.6
申请日:2023-12-06
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 西北工业大学
IPC: G06F16/51 , G06N3/0464 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F16/53 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本申请属于遥感影像技术领域,具体公开了一种遥感智能解译样本数据集生成方法,包括:对标注矢量的属性表进行处理;对影像数据和已有的标注矢量进行处理,将标注矢量转为栅格并将其与影像数据进行对齐;将设置好的影像数据进行切割,使用栅格处理工具对数据进行处理,生成大规模样本集;对样本集进行挑选;将样本集进行整理,并按区域进行命名。本申请利用已有的标注矢量数据,通过挖掘矢量数据和遥感影像之间的关系,批量化生产样本,大幅提升了数据集的规模,提升了效率,降低了制作样本集成本。
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公开(公告)号:CN114894167A
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202210360305.8
申请日:2022-04-06
Applicant: 西北工业大学 , 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 本发明提出的基于多传感器技术的洞穴自动测绘系统及方法,针对地下复杂环境的客观因素,采用卫星定位模块、惯性测量单元、磁力计、气压计、激光测距模块作为传感器模块。在洞口测量初始点,通过卫星定位模块和气压计获得初始经纬度和高度,为后续洞穴测绘轨迹推算提供基准点。后续测量过程由若干个测量点组成,每个测量点的数据包括干线数据和断面线数据,每组线数据包含距离、方位角、倾角三个信息。干线包含相邻两个测量点之间的信息,用于确定洞穴的走向;断面线包含当前测量点的断面信息,用于确定洞穴的断面形状。本发明可提升目前洞穴测量方法和测试系统的自动化程度,减少人工干预,并且具有测量精度高、速度快、操作简单、携带方便的优点。
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公开(公告)号:CN117349462B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311662340.6
申请日:2023-12-06
Applicant: 自然资源陕西省卫星应用技术中心 , 西北工业大学
IPC: G06F16/51 , G06N3/0464 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F16/53 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本申请属于遥感影像技术领域,具体公开了一种遥感智能解译样本数据集生成方法,包括:对标注矢量的属性表进行处理;对影像数据和已有的标注矢量进行处理,将标注矢量转为栅格并将其与影像数据进行对齐;将设置好的影像数据进行切割,使用栅格处理工具对数据进行处理,生成大规模样本集;对样本集进行挑选;将样本集进行整理,并按区域进行命名。本申请利用已有的标注矢量数据,通过挖掘矢量数据和遥感影像之间的关系,批量化生产样本,大幅提升了数据集的规模,提升了效率,降低了制作样本集成本。
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公开(公告)号:CN114894167B
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202210360305.8
申请日:2022-04-06
Applicant: 西北工业大学 , 自然资源陕西省卫星应用技术中心
Abstract: 带方便的优点。本发明提出的基于多传感器技术的洞穴自动测绘系统及方法,针对地下复杂环境的客观因素,采用卫星定位模块、惯性测量单元、磁力计、气压计、激光测距模块作为传感器模块。在洞口测量初始点,通过卫星定位模块和气压计获得初始经纬度和高度,为后续洞穴测绘轨迹推算提供基准点。后续测量过程由若干个测量点组成,每个测量点的数据包括干线数据和断面线数据,每组线数据包含距离、方位角、倾角三个信息。干线包含相邻两个测量点之间的信息,用于确定洞穴的走向;断面线包含当前测量点的断面信息,用(56)对比文件Michal Gallay.Large-scale and high-resolution 3-D cave mapping byterrestrial laser scanning: a case studyof the Domica Cave,Slovakia.International Journal ofSpeleology.2015,全文.周文龙;李威;高占冬;范文超;张双德.基于3种测量技术的贵州潜龙洞探测数据对比研究.绿色科技.2017,(第16期),全文.沈婕.洞穴内部地貌测量方法.南京师范大学学报(工程技术版).2006,(第04期),全文.
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公开(公告)号:CN117237801A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311060952.8
申请日:2023-08-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自监督学习的多模态遥感图像变化检测方法,属于计算机视觉领域。包括将变化前的图像、变化后的图像和拼接后的图像作为三个独立的输入,输入到三元特征提取网络提取特征图;将特征图映射到一个可比较的特征空间;对网络自监督训练;网络推理和变化图的生成。本发明基于自监督学习在不需要任何标签的情况下,从深度特征空间上统一多模态遥感图像特征,并且融合传统的阈值分割法直接分析深度特征图得到需要的变化图。克服了之前遥感图像变化检测方法对于标注数据的依赖,减少了变化检测任务中人力物力资源的消耗,同时解决了多模态图像变化检测中存在的双时相图像对之间存在图像域差距,不能直接对比的问题。
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