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公开(公告)号：CN112382401A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010841017.5
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06Q10/04 , G06F16/9537 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种用于疫情的返校大数据联动管理方法，用于对返校人员大数据和疫情大数据进行联动管理，方法包括以下步骤：数据获取与划分步骤：获取返校人员大数据和疫情大数据；将返校人员大数据划分为空间位置数据、健康数据和描述性数据，将空间位置数据划分为每日打卡位置数据、近期活动数据和返校行程轨迹数据，将疫情大数据划分为病例位置数据和区县统计数据；数据关联步骤：通过数据匹配，建立：每日打卡位置数据、近期活动数据和返校行程轨迹数据分别与病例位置数据和区县统计数据的空间关联关系。与现有技术相比，本发明有序地对疫情信息进行了联动的管理，考虑全面，可为后续的数据应用，如智能返校系统提供有效的数据支撑。
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公开(公告)号：CN112163367A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010841225.5
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种融合萤火虫算法和元胞自动机的城市扩张模拟预测方法，包括：对遥感影像进行监督分类，获得城市土地利用分类图；获取城市土地利用变化驱动因子数据，进行预处理；通过随机分层抽样方法获取土地利用图和驱动因子的有效样本点；基于逻辑回归确定参数的边界，利用萤火虫算法，对有效样本点进行训练获取元胞自动机的转化规则；根据CA转化规则，获取城市土地利用转化概率；建立基于CAFFA模型；利用CAFFA模型对城市土地利用进行模拟应用和验证分析，并评估精度；输出并保存模拟结果。与现有技术相比，本发明具有更高的模拟精度和更好的城市土地利用变化模拟能力。与现有技术相比，本发明具有模拟精度高、效率高、模拟效果好、普适性好等优点。
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公开(公告)号：CN111970642A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010835475.8
申请日：2020-08-19
Abstract: 本发明公开了一种基于云端的疫情发布与轨迹自动采集系统，其特征在于：包括服务器端、以及与所述服务器端通讯连接的客户端；所述服务器端基于网络疫情数据构建疫情地图；所述客户端基于手机定位获得用户位置信息，生成用户运动轨迹；所述用户运动轨迹上传至服务器端，并与服务器端中存储的疫情地图进行比对，若用户运动轨迹与疫情地图存在重合，则发出警告信息。本发明通过及时的疫情信息发布和学生信息打卡功能，结合疫情数据和学校学生上报的疫情信息，利用地理信息的空间分析，进行学校疫情分析，对学生的返校进行安全评估，补充和完善学校疫情防控管理工作，有效节约人工成本。
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公开(公告)号：CN110991463A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911065820.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种超像素图引导下的多尺度引导滤波特征提取方法，包括以下步骤：1)超像素引导图的构建：采用SLIC分割算法对输入影像进行分割后得到最优分割结果，并对分割后的输入影像进行主成分分析，包含最主要信息的第一主成分PC1即为超像素引导图；2)基于引导滤波的多尺度空-谱特征提取：将第一主成分PC1作为超像素引导图，对影像的原始波段进行不同尺度下的引导滤波，得到多尺度引导滤波特征集。与现有技术相比，本发明具有构建更准确边缘信息引导图、充分利用高分辨率影像多尺度地物空间信息等优点。
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公开(公告)号：CN110991248A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911065814.2
申请日：2019-11-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的高分辨率夜光遥感影像自动变化检测方法，包括以下步骤：1)获取研究区短时重大事件发生前后的两时相高分辨率夜光遥感数据，并对前后时相遥感影像进行预处理；2)基于预处理后的高分辨率夜光遥感数据，提取多种衍生纹理特征图像，叠加构造融合纹理特征后的多波段特征影像；3)采用多元变化检测算法MAD及其迭代加权算法IR-MAD对步骤2)中的多波段特征影像进行变化检测，得到融合多特征的变化强度图TMAD和TIR-MAD；4)分别对变化强度图TMAD和TIR-MAD进行分割，获得各自对应的二值变化检测结果图。与现有技术相比，本发明具有适用于星载高分辨率LJ1-01夜光遥感影像处理、自动程度高、高精度、长时序和大范围监测等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110909924A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911100807.1
申请日：2019-11-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及基于交叉熵优化器的城市扩张多情景模拟元胞自动机方法，包括：1)：对卫星遥感影像进行监督分类获得土地利用分类图，并建立空间变量因子数据；2)：基于空间变量因子数据获取研究区域内的有效样本点；3)：建立CA城市扩张模拟原型模型，并基于有效样本点数据，对CA参数进行获取；4)：建立优化CA参数的相关目标函数，并利用交叉熵优化器优化CA参数；5)：建立CA转换规则，并获取转化概率图；6)：建立城市扩张模拟CACEO模型，并模拟预测城市扩张动态和未来可能情景；7)：对CACEO模型及其模拟预测结果，进行精度评定，并输出保存模拟结果。与现有技术相比，本发明有效优化CA模型并通过客观定权实现多目标城市扩张情景预测。
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公开(公告)号：CN110837088A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911054629.3
申请日：2019-10-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种星载激光测高仪数据去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取星载激光测高仪数据；S2：基于经验模态分解，将星载激光测高仪数据分解为若干本征模态分量和一个单调余项；S3：计算每个本征模态分量的Hurst指数值；S4：基于每个本征模态分量的Hurst指数值，采用预建立的优化策略，获取去噪后的星载激光测高仪数据。与现有技术相比，本发明数据去噪方法能自适应地星载激光测高仪数据进行去噪，具有稳定性好、准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN120013916A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510118863.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合单双目高速视频测量的冲击响应谱解算方法，包括以下步骤：对高速相机进行相机标定，以获取相机参数和尺度因子；在静态条件下对高速相机获得的双目影像的初始静态帧进行立体匹配；使用结合仿射变换的遮挡目标检测算法识别左右影像序列中的遮挡目标；基于遮挡目标检测结果，通过遮挡条件判别策略进行图像序列匹配，对于未遮挡的散斑点进行双目立体‑序列双匹配，对于仅在一个相机视角中被遮挡的散斑点进行单目序列匹配；基于图像序列匹配结果，依次进行坐标计算、坐标系校正、信息融合、位移和加速度计算以及冲击响应谱解算，得到冲击响应谱。与现有技术相比，本发明具有遮挡条件下的冲击响应谱计算结果精确等优点。
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公开(公告)号：CN119888282A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411948186.3
申请日：2024-12-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的RTV模型与结构显著性的光学和SAR影像匹配方法，包括以下步骤：获取光学影像和SAR影像，分别输入改进的RTV模型，构建非线性尺度空间；采用Sobel算子从光学影像中提取梯度信息，采用ROEWA边缘检测算子从SAR影像中提取梯度信息；在非线性尺度空间中的各层图像上提取特征点，并根据边缘显著性信息和滤波图计算结构信息图像，进而获得各特征点的主方向；采用改进的HOG描述符对提取的特征点进一步进行特征描述，获得特征描述子，改进的HOG描述符中将梯度统计信息合并后进行归一化处理；将光学影像和SAR影像的特征描述子进行匹配并剔除误匹配点。与现有技术相比，本发明可以进一步提升配准效果。
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公开(公告)号：CN119785217A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411891570.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/58 , G01N21/359 , G01N21/55
Abstract: 本发明涉及一种用于遥感探测的着陆器尾气扰动区划分方法、设备及介质，该方法包括：获取着陆器着陆前的遥感影像和着陆后的多光谱影像，并进行预处理；根据预处理后着陆前的遥感影像和着陆后的多光谱影像，绘制时序比值影像，根据从时序比值影像提取出的比率变化信息，划定扰动区边界。与现有技术相比，本发明具有扰动区划分准确性高的优点。
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