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公开(公告)号：CN116052019A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310331820.8
申请日：2023-03-31
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了适合于大区域高分辨率卫星影像的建成区高质量检测方法，包括以下步骤：S1)构建建成区和非建成区的样本集；S2）构建融合多层级特征的轻量级卷积神经网络模型并对其进行训练；S3）对研究区影像进行多模式的划分；S4）采用S2构建和训练的模型，对S3中影像块进行逐块的预测，获得各划分模式下的每个影像块隶属建成区的隶属度；S5）集成覆盖每个像素的多个影像块的隶属度确定其类别标签，获得最终的像素水平的高质量的建成区检测结果。本发明基于多模式划分的影像处理与集成分类识别框架，对每个像素能够利用多尺度、多方向的上下文信息，通过集成多模式块的类别标签实现像素级的分类，使得建成区检测结果更加精细和完整。
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公开(公告)号：CN116307260B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310524180.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 吉林大学
Abstract: 本发明涉及城市路网特性分析技术领域，具体是一种面向缺陷路段扰动的城市路网韧性优化方法及系统，步骤S1提出城市道路网络韧性评价指标，步骤S3提出的路网韧性优化方法能够兼顾多个缺陷路段，宏观调控整个路网通行能力，从而提升道路网络韧性，步骤S2提出交通流仿真并且验证可行性，能够为城市道路网络韧性优化提供新技术和新方法，在健全和完善城市道路网络应对突发事件的应急响应机制等多个方面具有重要的理论意义和应用价值，从而有利于提升城市路网韧性、增强城市路网承载力和风险防控能力。
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公开(公告)号：CN115861635B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310125661.6
申请日：2023-02-17
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 武汉大学
Abstract: 该发明公开了一种抗透射畸变的无人机倾斜影像语义信息提取方法及设备。设计了一种密集上下文学习网络以鲁棒地提取无人机倾斜影像中对象的语义信息。该网络主要以通用的编码器‑解码器为主体框架进行无人机倾斜影像中对象的特征学习和语义预测。采用并行的双分支特征提取器构建编码器，以不同分辨率的图像对作为输入分别提取同层级和不同层级的多尺度特征。构建了跨尺度的上下文选择器以自适应地融合来自不同分辨率输入编码的多尺度特征。采用了编码器‑解码器联合监督的模式，在训练过程中分别对双分支特征提取器编码的语义特征和解码器得到的语义预测图进行迭代优化，从而增强多尺度特征的有效性和预测结果的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116246038A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310526283.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 西南交通大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明属于三维重建技术领域，其目的在于提供一种多视影像三维线段重建方法、系统、电子设备及介质。本发明能够高效地重建高场景覆盖度的三维线段，不仅可以用于构建准确的线框模型，还能用于构建约束来优化基于点云的三维网格模型。具体地，在进行二维线段匹配时，本发明通过利用先验信息来减小二维线段匹配的搜索范围，将候选线段匹配的搜索范围大大缩小，有助于提高二维线段匹配的效率、精度和召回率，从而提高三维线段的重建效率和空间覆盖率；然后为每个二维线段确定唯一的三维估计结果；最后生成三维线段。本发明避免了多视影像中一些不可靠、不准确的冗余候选匹配对重建三维线段精度的影响，同时保证了三维线段重建的可靠性。
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公开(公告)号：CN115577294B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211463701.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 山东大学
IPC: G06F18/241 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于兴趣点空间分布和语义信息的城市区域分类方法，包括：获取目标城市范围以及城市内兴趣点经纬度信息和兴趣点类别信息，将目标城市网格划分为多个区域，将每个区域表示为一个三维张量，将所述三维张量输入卷积神经网络中得到携带兴趣点空间分布的区域空间特征表示；对每一个区域构造兴趣点语义树，对所述兴趣点语义树的兴趣点类别信息进行编码和挖掘，得到区域语义特征表示；基于Wide&Deep网络融合所述区域空间特征表示和所述区域语义特征表示，输入到分类器对城市区域进行分类。避免了使用用户数据造成的侵犯隐私问题，充分利用了空间数据的语义信息，实现了多种特征的充分融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115346058A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276432.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
IPC: G06V10/74
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理中的影像匹配技术领域，其目的在于提供一种直线特征匹配方法、系统、电子设备及介质。基于本发明中的直线特征匹配方法，包括：在得到更新后候选匹配直线对集合Mc3后，先通过可靠性验证，从更新后候选匹配直线对集合Mc3中找到可靠匹配直线对和待确认匹配直线对，并得到对应的可靠匹配集合Mf1和待确认匹配集合Mp，再基于可靠匹配集合Mf1中的可靠匹配直线对为待确认匹配集合Mp中的待确认匹配直线对构建拓扑几何约束，以判断待确认匹配集合Mp中待确认匹配直线对的可靠性，以便进一步获取待确认匹配集合Mp中的可靠匹配直线对，由此提升直线特征匹配的效果。
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公开(公告)号：CN116468598B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310300421.5
申请日：2023-03-16
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明公开了一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备，方法包括：获取高分航空影像和低分卫星影像；读取高分航空影像文件参数；利用获得的文件参数计算高分航空影像任一像素点与影像中心点的实际经纬度距离；根据实际经纬度距离，得到高分航空影像四个顶点的经纬度；利用高分航空影像四个顶点以及中心点作为基准点，基于五个基准点的经纬度坐标和像素坐标，与低分卫星影像进行自动配准，获得最终匹配结果。本发明有益效果是：算法复杂度极低，不需要对高分航空影像与低分卫星影像进行复杂的特征点匹配，可以快速的将任意航向角下拍摄的高分航空影像自动配准到经纬度坐标系下，实现高分航空影像的快速自动处理。
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公开(公告)号：CN116307260A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310524180.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 吉林大学
Abstract: 本发明涉及城市路网特性分析技术领域，具体是一种面向缺陷路段扰动的城市路网韧性优化方法及系统，步骤S1提出城市道路网络韧性评价指标，步骤S3提出的路网韧性优化方法能够兼顾多个缺陷路段，宏观调控整个路网通行能力，从而提升道路网络韧性，步骤S2提出交通流仿真并且验证可行性，能够为城市道路网络韧性优化提供新技术和新方法，在健全和完善城市道路网络应对突发事件的应急响应机制等多个方面具有重要的理论意义和应用价值，从而有利于提升城市路网韧性、增强城市路网承载力和风险防控能力。
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公开(公告)号：CN115965712A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310250911.9
申请日：2023-03-16
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种建筑物二维矢量图构建方法、系统、设备及存储介质，通过获取建筑物点云数据来提取立面点云并投影立面点云，获得建筑物立面点云二维图，通过RANSAC算法对建筑物立面点云二维图进行直线段检测，对直线段检测检测结果进行优化处理，得到相应的建筑物边界线段，再基于各建筑物边界线段进行建筑物多边形轮廓拓扑构建，得到各建筑物多边形矢量轮廓，就可以精准、高效地完成建筑物的边界轮廓提取，且提取的建筑物多边形矢量轮廓规则化程度及完整性高，可以满足地籍测量的实际要求。
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公开(公告)号：CN115577294A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211463701.X
申请日：2022-11-22
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 山东大学
IPC: G06F18/241 , G06F16/28 , G06F16/29 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于兴趣点空间分布和语义信息的城市区域分类方法，包括：获取目标城市范围以及城市内兴趣点经纬度信息和兴趣点类别信息，将目标城市网格划分为多个区域，将每个区域表示为一个三维张量，将所述三维张量输入卷积神经网络中得到携带兴趣点空间分布的区域空间特征表示；对每一个区域构造兴趣点语义树，对所述兴趣点语义树的兴趣点类别信息进行编码和挖掘，得到区域语义特征表示；基于Wide&Deep网络融合所述区域空间特征表示和所述区域语义特征表示，输入到分类器对城市区域进行分类。避免了使用用户数据造成的侵犯隐私问题，充分利用了空间数据的语义信息，实现了多种特征的充分融合。
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