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公开(公告)号：CN104537715A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510010818.6
申请日：2015-01-09
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
CPC classification number: G06F17/5036
Abstract: 本发明公开了一种实现FBX三维模型自动转换为OBJ三维模型的方法，属于工程设计技术领域。所述方法包括如下步骤：获取数据、几何信息集处理、材质信息处理、OBJ格式输出和材质库文件输出5个步骤。本发明方法快捷易用，用户可通过窗口添加FBX三维模型数据，自动完成几何信息和纹理信息的转换，实现了FBX三维模型的自动转换，使得三维设计成果能够一次完成，多次利用，应用更加广泛。
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公开(公告)号：CN118196568B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410614073.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 云南大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及遥感影像分类与目标检测技术领域，公开了一种风力发电机深度学习检测结果优化方法及系统，为了解决现有技术中存在精确率和召回率难以兼得的问题，方法采用获取拍摄的包含风机的正射影像，建立深度残差网络RESET34骨架模型，同时对测试影像完成初步检测；定义目标对象属性，对目标对象的分布特征进行定义，构建风机分布特征的事件，通过统计方法估算其条件概率；采用贝叶斯公式计算得到最终置信度；提取原始置信度和最终置信度大于等于阈值的检测对象，并计算检测精度指标，得到最终评价结果。系统包括影像处理模块、置信度计算模块、评价结果输出模块。本发明提高对风机的准确识别能力，减少误识别的可能性。
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公开(公告)号：CN118097339B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410502536.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N20/00 , G06T3/60 , G06V20/17
Abstract: 本申请涉及遥感影像目标识别领域，特别涉及一种基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法和装置。本发明通过无人机航飞和空中三角测量，形成DEM、DOM以及原始影像精确的POS数据；然后基于DOM手工绘制目标对象矩形样本；再在POS数据的辅助下，基于摄影测量共线方程，计算出矩形样本角点在对应影像上的像点坐标；最后在原始影像上利用最小外接矩形重构矩形样本。本发明提出的基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法，仅一次手工绘制即可扩充约数倍乃至数十倍的增强样本，有助于提升深度学习模型的泛化能力和应用效果；该方法具有参数设定简单、稳定可靠、在确保样本标识准确的情况下大幅度提升其制作效率的特点。
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公开(公告)号：CN118196568A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410614073.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 云南大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及遥感影像分类与目标检测技术领域，公开了一种风力发电机深度学习检测结果优化方法及系统，为了解决现有技术中存在精确率和召回率难以兼得的问题，方法采用获取拍摄的包含风机的正射影像，建立深度残差网络RESET34骨架模型，同时对测试影像完成初步检测；定义目标对象属性，对目标对象的分布特征进行定义，构建风机分布特征的事件，通过统计方法估算其条件概率；采用贝叶斯公式计算得到最终置信度；提取原始置信度和最终置信度大于等于阈值的检测对象，并计算检测精度指标，得到最终评价结果。系统包括影像处理模块、置信度计算模块、评价结果输出模块。本发明提高对风机的准确识别能力，减少误识别的可能性。
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公开(公告)号：CN118097339A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410502536.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06N20/00 , G06T3/60 , G06V20/17
Abstract: 本申请涉及遥感影像目标识别领域，特别涉及一种基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法和装置。本发明通过无人机航飞和空中三角测量，形成DEM、DOM以及原始影像精确的POS数据；然后基于DOM手工绘制目标对象矩形样本；再在POS数据的辅助下，基于摄影测量共线方程，计算出矩形样本角点在对应影像上的像点坐标；最后在原始影像上利用最小外接矩形重构矩形样本。本发明提出的基于低空摄影测量的深度学习样本增强方法，仅一次手工绘制即可扩充约数倍乃至数十倍的增强样本，有助于提升深度学习模型的泛化能力和应用效果；该方法具有参数设定简单、稳定可靠、在确保样本标识准确的情况下大幅度提升其制作效率的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117036393B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311297123.1
申请日：2023-10-09
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明属于测绘技术领域，具体涉及一种基于倾斜实景三维模型的建筑物轮廓提取方法，该方法包括S1倾斜模型悬浮物过滤、S2倾斜模型顶点集合提取、S3地面点与非地面点拆分、S4非地面点集合地物对象点云簇拆分、S5建筑物特征的点云簇过滤、S6建筑点云簇精准加密，以及S7建筑物边界提取步骤。该方法可以在复杂的城市环境中实现建筑物轮廓的提取，包括高楼大厦、城市密集区域等。与传统方法需要在现场进行测量相比，本发明通过利用已有的倾斜实景三维模
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公开(公告)号：CN117036647B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311303864.6
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明属于测绘技术领域，具体涉及一种基于倾斜实景三维模型的地面曲面提取方法，该方法包括倾斜模型悬浮物过滤、倾斜模型顶点集合提取、非地面点过滤以及对地面点抽稀等步骤，其中的地面点抽稀步骤采用双包裹加权球心抽稀法。该方法对倾斜实景三维模型的节点数据的抽稀和处理具有更高的更好的适应性和真实反馈。
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公开(公告)号：CN116597145A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310608069.1
申请日：2023-05-26
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/24 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06T5/00 , G06T7/10
Abstract: 本发明涉及一种基于模型匹配的输电线激光点云分割方法，所述方法包括改进RANSAC输电线模型重建和模型约束的输电线激光点云分割。本发明方法能在点云分割过程中自动识别噪声点，具有较好的精度，同时对点云噪声、数据缺失等复杂背景环境下仍具有较好的普适性。
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公开(公告)号：CN119625047A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411753281.8
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本申请公开了一种农作物的健康监测方法、装置、设备及存储介质，涉及遥感数据处理领域，利用了农作物遭受病虫害时，农作物叶片、枝干、花朵、果实因为病虫害而导致枯萎、脱落、萎蔫、死亡均为水分减少的萎缩过程这一特性，其直观视觉效果即为植物在多个视角下的视觉面积减少、视觉颜色变浅，通过视觉技术从多个角度拍摄同一片区的农作物来进行相互验证判断，同时本申请还实现了农作物视觉淡化的趋势预测，规避了农作物在病虫害治理后的回复过程带来的数据干扰，最后通过对比下一时刻的淡化面积与上一时刻的淡化面积来分析得到农作物是否遭受病虫害，若下一时刻的淡化面积相比上一时刻的淡化面积得到了扩大，则说明农作物正在遭受病虫害。
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公开(公告)号：CN119399222A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411441798.3
申请日：2024-10-16
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于范围线的大体积影像自动裁切方法和装置，通过遍历给定多边形区域的节点得到边界范围，并根据给定的影像大小S，将给定多边形所占区域进行拆分，得到若干个小区域，然后再将给定多边形区域与初步分割的小区域求取公共区域，得到优化后的子区域，从而实现对影像数据的精确分割。本发明有效地解决了现有技术在大体积影像数据处理时计算资源消耗较大，效率较低的问题，在计算机的存储能力和处理能力范围内，实现对大体积影像数据的快速访问和分析。本发明降低大体积影像的数据传输和存储成本，在网络带宽和存储空间有限的条件下，实现大体积影像数据的快速传输和存储并在减少数据传输和存储的空间。
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