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公开(公告)号：CN113177956A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110508833.9
申请日：2021-05-11
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开一种面向无人机遥感影像的语义分割方法，首先进行了分块处理，然后逐块进行遥感影像语义分割，这降低了方法读取遥感影像数据的规模，减少了语义分割处理中出现内存溢出的风险。本发明设计并实现了变焦器用于提取不同空间范围的目标图像，通过构建特征化的图像金字塔，保留了目标图像中最完备的关键特征信息，能够得到最为准确的分类预测值，从而确保像元的高分类精度。本发明在实施中将图像切片采用多进程、图像语义分割并行处理方式，用以降低总体运行时间成本。本发明在分类器中使用轻量化的卷积神经网络，在确保图像分类精度不降低的情况下，最大程度地降低了模型体量，减少了方法在应用中耗占的内存及磁盘空间。
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公开(公告)号：CN112884886A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110288746.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 南通大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开一种自适应搜索半径的三维点云管道提取与建模方法，该方法首先对原始点云进行重采样，得到密度相对均匀的采样点云；利用局部采样点其邻域内点云的对称性计算近邻点集的对称平面；接着计算邻域点云的管道走向，根据走向获取管道纵剖面点云切片，利用圆拟合计算管道中轴点。通过对采样点集的每个点进行同样的计算，得到整个管道的中轴点集。在计算的过程中通过自适应的变化搜索半径，以适应不同直径的管道中轴点集提取。接着利用曲线追踪方法提取管道的中轴线，根据提取的中轴线构建管道三维模型，实现最终的三维管道模型构建。该方法可以应用于激光扫描管道过程中产生一定程度数据缺失和噪声情况下三维点云管道的提取。
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公开(公告)号：CN107070809B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710231427.6
申请日：2017-04-11
Applicant: 南通大学 , 泰州市诚泰测绘服务有限公司
IPC: H04L12/823 , H04L12/863 , H04L29/08 , H04L29/06 , G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种大规模传感器数据的实时转发方法，包括数据转发器与数据接收器的构建，数据接收器主要从网卡上抓取数据包，将其进行解析后查找数据转发器中的通道进行转发；数据转发器主要负责向远程接收主机进行数据传输，针对接收到的数据，向远程主机发送数据；数据接收器的构造主要包括网卡数据通道的建立，JpcapCapter对象的初始化以及数据包的抓取、解析与转接等过程。本发明实现了大规模传感器数据的抓取和向多个终端的实时转发，适合于物联网环境下大量传感器数据的透传或者传输协议转换等相关的应用。
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公开(公告)号：CN118570485B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410722651.5
申请日：2024-06-05
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的建筑三维点云线特征提取方法，包括：首先使用地面固定站激光扫描仪获取测区内建筑激光点云数据，接着对获取的建筑三维点云做切片，将切片点云投影到二维占用概率图像，同时根据切片点云的密度计算每个像素基于权重中心分解的PCA1生成分图像；然后人工标注建筑轮廓线并制作训练样本数据集；接着构建线特征提取神经网络LALine‑Net，通过网络训练、模型评估获得神经网络模型参数；应用新的数据进行模型预测，提取测区建筑激光点云的线特征；最后对提取的线特征进重拟合和优化得到最终的建筑轮廓线特征。本发明可以快速从激光点云中提取城市建筑轮廓线，具有更好的完整性和几何精度，可以满足基于激光三维点云建筑制图的需要。
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公开(公告)号：CN118939612A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410997724.1
申请日：2024-07-24
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/16 , G06F16/178 , G06F16/11
Abstract: 本发明涉及夜光遥感数据处理技术领域，尤其涉及一种Suomi NPP夜光遥感数据H5至GeoTiff格式的批量转换方法，包括以下步骤：步骤一：批量获取H5文件名称；步骤二：设置转换参数；步骤三：读取H5文件结构；步骤四：读取指定变量数据；步骤五：地理坐标校正；步骤六：输出GeoTiff数据。本发明能确保转换后的数据质量符合标准，不会增加数据噪声；能对指定文件夹中的所有H5文件进行自动转换。相比于使用ENVI软件的手动转换模式，本发明能显著提升转换效率；不仅能对Suomi NPP夜光遥感数据的传感器数据记录(SDR)进行转换，还能对几何数据(Geo)进行转换，且具有稳定性。相比于使用ENVI软件只能进行SDR转换，本发明具有显著的几何数据转换优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115018249B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210447993.1
申请日：2022-04-26
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法，该方法首先对施工现场获取的三维激光点云与设计BIM模型进行粗略对齐；接着基于点‑线距离的最近点迭代算法（PL‑ICP）实现点云数据与BIM模型的坐标精对齐，将激光点云与BIM模型转换到同一个坐标系下；对激光点云数据进行降采样，通过点云语义分割提取建筑物的结构表面（墙面、楼板）和结构柱；对地铁站立面、楼板（顶底板）计算距离偏差，生成距离差分布图，对距离偏差进行可视化，对提取的结构柱计算角点距离偏差和角度偏差，对偏差进行统计分析。该方法可实现点云数据和设计BIM模型的精确对齐，满足基于激光点云进行地铁站施工质量评价的需要，通过对施工过程的动态监测实现对施工质量的控制。
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公开(公告)号：CN113628224B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202110906798.6
申请日：2021-08-09
Applicant: 南通大学
Abstract: 题。本发明公开了一种基于三维欧式距离变换的房间分割方法，该方法首先对激光扫描点云进行三维占用概率计算，将概率值存储到VDB三维网格数据结构中；接着进行三维欧式距离变换，计算每个体素到其最近邻占用点的距离值；对距离变换后的VDB数据根据给定距离阈值进行阈值分割，采用内部球填充距离值大于给定阈值的空间；根据填充内部球之间的邻接关系构建拓扑图，对拓扑图进行连通子图分割，通过连通子图中每个内部球所占用的空间叠加三维网格得到初始的房间种子区域；最后利用波前向生长算法(56)对比文件王继东;范丽鹏;庞明勇.密度场控制的四面体网格自适应生成算法.系统仿真学报.2018,(第01期),全文.王鑫;姚军;蒋泽云;张琦;张臻;段利亚;贾欣鑫.一种新的三维欧式距离变换方法及在数字岩心中的应用.科学通报.2017,(第15期),全文.贺玲;蔡益朝;杨征.高维数据空间的一种网格划分方法.计算机工程与应用.2011,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN117009450A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310977374.8
申请日：2023-08-04
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/29 , G06F16/13 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，包括以下步骤；步骤1：将栅格格网转为矢量数据；步骤2：计算样方数据，样方数据用于统计斑块中某景观类型在样方数据中出现的频数；步骤3：定义景观生态风险指数核心函数；步骤4：计算景观生态风险指数。本发明提供一种基于ArcPy的区域尺度景观生态风险指数数据生产方法，大大提高目前在区域尺度甚至大陆尺度层面自动计算景观生态风险指数的效率，有效解决现有方法在处理区域尺度或大陆尺度数据时出现程序耗占内存过大，手动计算过程复杂，数据处理工作量庞大等问题。
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公开(公告)号：CN116883441A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310870677.X
申请日：2023-07-14
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种保证拟合精度的点云建筑轮廓线提取方法，在点云细化阶段，首先对切片点云进行栅格化；接着对切片点云构建KD树，计算每个像素点的权重中心；然后为权重中心点集构建KD树，利用改正Mean‑Shift算法实现点云切片的迭代细化，进一步优化权重中心点。在特征提取阶段，利用每个像素内细化后的中心点搜索近邻，计算特征值和特征向量；将像素的方向变换为象限角，计算每个像素的曲率；根据曲率对像素进行排序，选择曲率最小的像素点进行迭代生长。对得到的每个线支持区域，利用区域中心、长度、宽度确定线特征参数。本发明方法实现了离散点和像素耦合的切片线特征提取，该方法可以获得厘米级的线特征提取精度，可以满足城市建筑测绘制图要求。
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公开(公告)号：CN116311098A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310275411.0
申请日：2023-03-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/54 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向电动车骑乘人员的未佩戴头盔检测方法，包括以下步骤：步骤一：监控视频帧图像处理；步骤二：骑乘人员检测，步骤三：骑行工具检测；步骤四：头部检测；步骤五：头盔检测；步骤六：生成检测结果，综合上述步骤，得出帧图像中骑行电动车的骑乘人员未佩戴头盔的检测结果，并按当前帧图像的时间戳进行保存，同时利用视频处理技术将帧图像按时间先后顺序合并为处理后的视频数据。本发明提供的一种面向电动车骑乘人员的未佩戴头盔检测方法，大大提高目前针对骑行电动车的骑乘人员未佩戴头盔的检测精度，从而降低执勤交警在上下班高峰期的超负荷执勤力度。
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