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公开(公告)号：CN119903123A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510095343.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/56 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/09 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于深度学习语义分割算法的光伏电站矢量数据集构建方法。首先，获取开源卫星遥感影像数据和多源异构数据并进行地理校准处理，确保影像和多源数据的一致性。其次，采用渔网划分方法对研究区矢量进行分割，并结合多源数据作为先验知识，通过空间分层抽样算法获取采样区域。人工标注采样区内的光伏电站，构造语义分割训练集与验证集。基于DSFA‑SwinNet网络和训练数据，建立光伏电站分割模型。最后，利用该模型对剩余研究区域进行分割处理，并通过过滤和形态学处理优化分割结果，将栅格数据转化为矢量格式，完成光伏电站矢量数据集的构建。
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公开(公告)号：CN118607596A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410821785.2
申请日：2024-06-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了基于ConvFormer‑KDE的长时PM2.5浓度点与区间预测方法。该方法通过卷积神经网络和Transformer技术实现测站准确PM2.5浓度点预测基础上，利用核密度估计技术量化了预测的不确定性和波动性。首先，对采集到的多测站多源数据集异常值和缺失值进行预处理。在影响因素选择方面，综合考虑空气污染污染物和气象因素之间的相互作用。其次，建立ConvFormer模型，该模型将卷积神经网络CNN和Transformer结合以捕获多元变量之间的长期依赖性，实现PM2.5浓度长期点预测。最后，利用核密度估计，得到置信度分别为85％、90％和95％的PM2.5浓度预测区间，以反映PM2.5长期变化趋势中的不确定性信息。本发明实现PM2.5浓度准确区间长时预测，为保护公众健康、监测环境污染情况、辅助政策制定等提供必要的技术支持。
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公开(公告)号：CN118470090A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410588362.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/13 , G06T7/90 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06Q10/0637 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于GF‑2遥感影像的屋顶绿化固碳释氧精算方法，通过GF‑2遥感影像提取建筑物矢量图并进行位置配准，利用DeepLabv3+网络对配准后图像识别，然后基于识别结果计算建筑物屋顶面积。融合建筑物高度、屋顶类型、建筑物类型及产权分析进行绿化优先级适宜性判定以得到适合绿化的屋顶面积，再结合区域气候特征、政策建议与施工标准选择适合植物进行固碳释氧量计算。利用本发明可以实现对建筑物屋顶绿化固碳释氧量的评估，有效掌握城市建筑物的使用价值，辅助城市规划等部门及时评估城市隐藏价值，为城市规划应用场景创新提供新方向。
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公开(公告)号：CN117078925A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310929948.4
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/30 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RDSA‑DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法，获取GF‑2遥感数据，对数据进行存储、配准、切割和标注等预处理，基于RDSA‑DeepLabV3+网络对建筑物和建筑垃圾消纳场数据集进行分割，构建语义分割模型。其次，利用分割模型对同一区域不同时间的数据进行分割，针对研究区域连续两年的遥感影像检测出工程渣土体积变化计算出工程渣土产量，对比连续两年研究区域建筑物的变化，得出新增或减少的建筑面积，进一步计算出工程垃圾和拆除垃圾。由上述三个指标可以精确测算城市建筑垃圾的年产量。利用本发明可以实现对城市建筑物面积的精算，有效掌握城市建筑物的变化情况，对促进城市建筑垃圾智能监管及城市资源的合理调度具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116230251A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310106806.8
申请日：2023-02-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H50/80 , H04W4/20 , G16H50/70 , G06F16/29 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了基于时空立方体的大规模时空近邻驻留对象发现方法，包括：获取所有移动对象的手机信令数据；初始化时空立方体中时空单元的大小；在时间序列中将手机信令数据记录转换为时空单元轨迹序列，同时计算不同时空单元的驻留标签和驻留时长；构建时空单元轨迹序列索引和时空单元内容快照索引；给定任意移动对象编号，高效准确挖掘出与其有时空近邻驻留伴随关系的移动对象。本发明的创新价值和有效应用场景是：不仅考虑了移动对象之间的时间和空间邻近度，也考虑了不同移动对象在相同时空区域内共同驻留时长的因素，为高效准确发现时空伴随者和密切接触者等类似应用提供一个新的解决思路。
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公开(公告)号：CN116187561A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310163385.2
申请日：2023-02-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于空间时域卷积网络的PM10浓度精细化预测方法，本发明考虑了空气监测站点间的时空异质性，分析了对PM10的输送演化有重要影响的因素，利用因果卷积网络提取空间、时域依赖特征对PM10进行预测。本发明提出了可接入多源影响因素的时序预测框架，考虑空间站点间的时空异质性特征、空气污染物间的相互影响和气象因素对PM10的演化驱动作用，对PM10进行预测。本发明的建模方法克服了传统时序预测建模方法的弊端，并将多种模型优化方法应用于提升本发明的预测性能，为后续PM10浓度预测研究提供有效的指导框架。
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公开(公告)号：CN114937214A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210511457.3
申请日：2022-05-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种利用高分辨率遥感影像计算交通主干道路路面面积的方法，首先对GF‑2遥感影像进行切割，对部分切割后图像提取路面位置并进行人工标注，构造语义分割训练集及测试集。利用FCN‑8s网络及训练数据构造道路路面分割模型。利用模型对全部高分影像进行分割，最后基于分割结果计算路面面积。利用本发明方法可以实现对交通主干道路路面面积的计算，有效评估城市道路面积率，为评判交通安全与土地利用是否合理提供帮助。
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公开(公告)号：CN113163057A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110073654.7
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种诈骗电话动态识别区间构建方法。本发明创新提出了超参数优化和梯度提升机相结合的方式构建诈骗电话识别模型，利用超参数优化算法对梯度提升机的参数进行优化，提升模型识别效果。本发明使用随机森林算法进行数据特征选择，选取特征重要度大于0.8的维度构建诈骗电话特征向量。用户话单数据是典型的不平衡数据，本发明提出使用欠采样与过采样相结合混合采样的方法对数据进行采样，缓解了数据分布的不平衡，经过实验验证是一种可行的方法。本发明提出了一种基于概率预测模型的参数化方法，以分类器输出的概率作为样本的置信度，根据模型输出的样本置信度，构建诈骗电话动态识别区间。
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公开(公告)号：CN110167241A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910459021.2
申请日：2019-05-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发公开了一种室内智慧照明的数据传输控制方法及系统，包括：智慧照明控制系统，可以通过一种或多种传感器感知移动物体并根据当前时间和所属环境进行照明控制；多个单元之间相互协作，由主控单元作为主处理，根据从控单元传来的信息进行统一预测，并对从控单元进行控制，从而达到智慧照明。利用各类型传感器，实现室内场景中照明设备的自动控制，以及照明需求的大数据分析。
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