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公开(公告)号：CN117113032A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311196886.7
申请日：2023-09-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/08
Abstract: 本发明提供了一种顾及地面荷载的SBAS‑InSAR地面沉降预测方法，首先，基于LSTM长短期记忆神经网络确定顾及地面荷载的地面沉降模型的总体框架，然后对地面沉降模型的参数进行配置，选择训练样本和验证样本并对地面沉降模型进行训练，并对地面沉降模型精度进行评估；利用训练好的地面沉降模型对特征点后续沉降进行预测及分析，本申请可以更好地评估建筑物荷载对地面沉降的影响，更准确地预测地面沉降趋势，为城市规划、土地开发和基础设施维护提供科学依据。
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公开(公告)号：CN109165458B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201811031896.4
申请日：2018-09-05
Applicant: 南京林业大学 , 中国地质调查局南京地质调查中心
Abstract: 本发明提出了一种基于BIM的地表建筑太阳辐射估算方法，具体步骤包括：1）多尺度精细地表曲面模型构建与优化；2）基于BIM的城镇建筑信息空间规划与表达；3）基于BIM的城镇建筑基本天然采光评估；4）太阳辐射空间曲面模拟预测模型的构建；5）基于BIM的太阳辐射时空分布定量评估；6）基于BIM的建筑表皮响应设计策略。优点：1）提出基于高分遥感影像的数字地表模型分区、分尺度构建与优化方法；2）有效解决建成区已有建筑和规划建筑中的太阳辐射定量估算问题；3）科学指导城镇微观尺度生态环境要素的模拟与仿真；4）为城镇区域太阳辐射能的利用开发提供理论基础和技术支撑；5）拓展城镇微观尺度生态环境多学科交叉融合的理论基础和技术方法。
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公开(公告)号：CN115374511A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210982975.3
申请日：2022-08-16
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种地铁隧道监测三维控制网仿真设计系统和方法，所述仿真设计系统包括如下四个模块：三维模型管理模块，用于创建隧道三维模型；网形布设与优化模块，用于根据实际情况布设基准点与控制点，建立三维隧道模型布设控制网，即三维控制网，并对所述三维控制网中的控制点进行优化；网形精度评估模块，用于对所述三维控制网的测量精度进行评定，根据评定结果进行三维控制网进行动态可视化分析，实现三维控制网的优化设计；成果管理模块，用于数据存储、成果输出和网络发布。并提供了一种地铁隧道监测三维控制网仿真设计方法，本发明可以填补传统控制网设计时的技术缺失，建立三维控制网，动态调整网型结构，实现网形的优化设计。
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公开(公告)号：CN110543721B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910829828.0
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供了面向室内位置服务的导航网络构建方法，步骤如下：S1：导入目标建筑IFC格式的BIM建筑模型，通过三维可视化得可应用于面向室内位置服务的原始模型；S2：利用语义过滤，提取IFC中的语义信息，通过形式化构建本体模型；S3：以对偶图的形式，将原始模型中的拓扑关系转为图模型；S4：提取BIM模型中房间、柱、墙、楼梯等结构构件和家具等室内设施的几何信息，构建约束边界，利用限定Delaunay三角剖分细化算法进行空间剖分，构建几何网络模型；S5：综合本体模型、图模型和几何模型数据，形成用于室内位置服务的导航网络。本发明基于BIM模型数据，通过提取语义信息、几何信息和拓扑关系建立对偶模型，探索了考虑真实室内环境导航几何网络的构建方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106772433B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201710233427.X
申请日：2017-04-11
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明提出的是一种基于机载激光雷达数据的建筑线画图生成方法，包括以下步骤：（1）提取建筑外边界和孔洞边界；（2）优化分割建筑内外边界线；（3）构建建筑线画图。本发明的优点：（1）可全自动从机载点云中提取建筑的线划图，高效、便于后续更加客观全面评价先画图的精度；（2）采用混合关键点表达方法制作建筑的线画图，有效兼顾了先画图的精度和人造建筑几何外观的规则性；（3）本发明提取的建筑线画图一并融合了先验知识软约束，使得生成的建筑线化图在整体宏观尺度上具有很强的一致性。
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公开(公告)号：CN106199557A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610483426.6
申请日：2016-06-24
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S7/48
CPC classification number: G01S7/4802
Abstract: 本发明提出一种机载激光雷达数据植被提取方法，该方法包括以下步骤：（一）机载激光雷达点云的预处理；（二）机载激光雷达点云的预分割；（三）分割单元特征选取；（四）基于核函数的软间隔SVM分类；（五）基于先验知识的数据植被粗分类结果的优化。本发明的优点：1）该方法不需要融合多光谱影像、高光谱影像等其他数据源，具有很强的普适性。2）该方法保证了激光雷达点云空间自相关性，有效防止分类算法破坏这种空间属性，保证植被和非植被点的可分性，提高了植被的探测率。3）该算法可以有效地将建筑周边及立体墙面点、建筑屋顶不规则物体点和植被密集区域的地面点与植被分离，达到精确提取城区中植被的目的。
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公开(公告)号：CN106127857A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610467712.3
申请日：2016-06-24
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是综合数据驱动与模型驱动的机载LiDAR数据建模方法，该方法包括以下步骤：（一）全波形LiDAR数据波形精确分解和建筑提取；（二）基于数据驱动的复杂建筑屋顶分割；（三）建筑屋顶语义划分；（四）基于分割单元的建筑屋顶建模；（五）建筑模型精度评价及渲染。本发明的优点：（1）可精确而合理地分割复杂建筑屋顶，并能维持屋顶分割面片间的拓扑关系，能够详细提取复杂建筑屋顶及大面积连体建筑的结构和边界线，为合理的建筑语义分块创造了条件；（2）能够构建复杂建筑模型，并保证模型的合理性和较高的重建效率，可以广泛用于大规模场景的城市建模。
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公开(公告)号：CN111711985B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010548824.8
申请日：2020-06-16
Applicant: 南京林业大学
IPC: H04W64/00 , H04B17/318 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开一种蓝牙RSSI值噪声剔除方法，包括采集蓝牙信号基站相对同一蓝牙信号源连续时间内的RSSI值；计算S1采集的全部RSSI值出现的概率，得到其中概率最大值和对应的RSSI值max1，及概率次大值和对应的RSSI值max2；找出两值之间出现概率最小的RSSI值min及其概率值；计算S1步骤中获取的全部RSSI值的中位数；比较min和(max1+max2)/2之间的大小关系，根据比较结果，按照剔除标准对采集到的RSSI噪声值进行剔除。通过本发明的噪声剔除方式，可以有效地进行蓝牙RSSI值出现两个概率峰值分布现象的噪声剔除。
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公开(公告)号：CN110135599B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910407334.3
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种无人机电力巡检点云智能化处理与分析服务平台，其结构主要包括（a）基础设施层；（b）中间件层；（c）应用层；（d）用户层；具体构建过程包括（1）平台框架总体架构；（2）巡线数据存储和组织；（3）巡线数据处理核心算法；（4）巡线数据渲染技术和精益化应用。优点：综合运用无人机激光雷达、云服务、实时渲染、机器学习等先进技术，以相关理论、算法和架构体系为支撑，针对无人机电力巡检点云在数据管理、智能处理和精益化应用等方面存在的问题，提供一套云计算架构下的一体化解决方案，实现无人机电力巡检成果的开放式存储、自动化处理、智能化分析与精益化应用。
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