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公开(公告)号：CN114119572B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202111441499.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于实景三维模型的建筑物开洞率自动提取方法及系统，以实景三维数据为基础，依靠建筑物顶部轮廓矢量的辅助，对单体化建筑进行投影获取立面影像图并进行基于深度学习的门窗自动识别，支持用于各类建筑物的开洞率提取；实现过程包括获取研究区域的实景三维模型，根据实景三维模型获取真正射影像，继而在真正射影像上提取建筑物顶部轮廓矢量数据；根据建筑物轮廓矢量数据从实景三维模型中裁切单体建筑，得到单体建筑的实景三维模型，并进行建筑物立面影像图的制作；对建筑物立面影像图进行门窗的自动识别，并根据识别结果和立面影像图进行开洞率计算，输出自动提取结果。本发明门窗区域是基于立面影像图自动识别，量测精度高。
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公开(公告)号：CN114119572A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111441499.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于实景三维模型的建筑物开洞率自动提取方法及系统，以实景三维数据为基础，依靠建筑物顶部轮廓矢量的辅助，对单体化建筑进行投影获取立面影像图并进行基于深度学习的门窗自动识别，支持用于各类建筑物的开洞率提取；实现过程包括获取研究区域的实景三维模型，根据实景三维模型获取真正射影像，继而在真正射影像上提取建筑物顶部轮廓矢量数据；根据建筑物轮廓矢量数据从实景三维模型中裁切单体建筑，得到单体建筑的实景三维模型，并进行建筑物立面影像图的制作；对建筑物立面影像图进行门窗的自动识别，并根据识别结果和立面影像图进行开洞率计算，输出自动提取结果。本发明门窗区域是基于立面影像图自动识别，量测精度高。
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公开(公告)号：CN113204520A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110469599.3
申请日：2021-04-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/11 , G06F16/16 , G06F16/178 , G06F16/182
Abstract: 本发明提供一种基于分布式文件系统的遥感数据快速并发读写方法，底层物理结构上继承HDFS文件系统特点，包括在计算机群中的每台数据服务器上安装Hadoop系统，并建立HDFS文件系统，然后在每台数据服务器上划分一部分空间作为自有文件系统的物理存储空间；在HDFS业务处理层上进行了一级封装，接管操作系统对文件系统的访问，当操作系统只要求读取文件，且文件数据已经存在，则直接引用HDFS文件系统接口，由HDFS完成文件数据的读取；当操作系统要求对文件的访问包括有写文件操作则全面接管文件操作，由自有文件系统实现数据读写，并在读写数据完成后，将数据同步到HDFS中；所述自有文件系统只对一台服务器进行读写。本发明能够实现海量遥感数据的快速并发读写。
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公开(公告)号：CN111637871A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010467543.X
申请日：2020-05-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于旋转飞行的无人机相机稳健自检校方法及装置，属于航空摄影测量领域，该方法在正式摄影前或完成正式摄影后，在同样飞行高度对测区局部区域进行旋转飞行拍摄少量影像，形成一个专门用于相机检校数据集。然后对这一组数据单独进行自检校光束法平差，求解相机内方位元素(含焦距、像主点偏移、物镜畸变参数)。本发明主要针对已有的相机自检校方法中相机内方位元素与影像外方位元素之间具有强相关性而导致相机自检校存在多解性的问题，获取准确稳健的相机自检校结果。同时，由于参与自检校解算的影像数据量小，可以大大减少自检校处理过程中所需的计算内存，降低自检校处理的时间，为后续大量数据处理提供高精度的自检校参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111003214A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911152563.1
申请日：2019-11-22
Applicant: 武汉大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明公开了一种基于云控制的国产陆地观测卫星姿轨精化方法，该方法基于已有数字正射影像和数字表面模型或数字高程模型构成的参考底图，进行1A级标准景影像与参考底图之间的控制点自动量测，获取控制点数据，通过标准景的分景信息对1A级影像进行逻辑拼接，恢复原始条带影像信息，结合条带影像的行时、GPS轨道、姿态等数据，进行基于原始姿轨的条带平差，解算精确的姿态参数。同时，分析像点残差的分布规律，并根据残差规律对卫星的CCD线阵进行内方位几何检校。最后根据检校后的内方位元素和解算的精确轨道、姿态(即外方位元素)，重新拟合标准景1A影像的有理多项式参数RPC。
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公开(公告)号：CN118102128B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202410159510.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种Bayer传感器的超分辨率成像方法及装置，基于加权插值与色度、饱和度对Bayer传感器获取的数据进行处理，实现Bayer传感器超分辨率成像，包括对影像4个角上的像元直接克隆最邻近颜色值；加权插值影像其他每个像元的颜色值，以2×2四格作为基本成像单元，将待恢复像元的红、绿、蓝颜色值作为未知数，根据Bayer传感器记录的红、绿、蓝颜色值和色彩组成关系建立关系方程，获取方程解表达式，实现加权插值；影像像元颜色值的再次优化处理，包括根据成像单元内色度、饱和度不变特性，进行对应的RGB与IHS转换；影像像元颜色值的增强处理，包括通过低通滤波器和边缘增强器进行增强，得到超分辨率成像结果。本发明可以解决Bayer传感器成像质量和分辨率降低问题。
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公开(公告)号：CN119437177A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411814267.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C11/34
Abstract: 本发明公开了一种广域网协同模式大规模影像空中三角测量方法。它包括以下步骤：首先，根据一定的规则将测区分解为多个具有一定重叠的子区，将它们分配异地计算集群；然后，按子区进行独立空中三角测量处理，并简化空三数据上传至云端或中心服务器进行合并；最后，对合并的测区进行整体区域网平差解算，并将平差结果分解给子区。本发明具有可以最大化利用异地计算集群进行分布式空中三角测量，减轻广域网数据传输量，提升运算效率和测区整体精度一致性的优点。
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公开(公告)号：CN114119996B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111360766.7
申请日：2021-11-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地理编码SIFT特征的全球云控制方法。所述方法首先对输入的全球正射影像，逐影像进行SIFT特征提取。根据正射影像地理信息和全球DEM数据，对得到的SIFT特征点逐一进行地理编码。将带有地理编码的全球SIFT特征点按照标准图幅进行重新组织，构建全球云控制点库。根据全球云控制点数据库，对新获取的影像进行匹配与控制。SIFT特征点的地理编码、全球云控制点数据库的构建、全球云控制点数据库的应用是所述方法的关键技术。本发明提出了将占用大量存储空间的控制影像转换成数据量小的SIFT特征控制点，并替代参考影像作为云控制的数据基础，大大减少了参考数据的存储量，提高了云控制方法的易用性和效率。
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公开(公告)号：CN114485574B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202111586157.3
申请日：2021-12-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C11/02
Abstract: 本发明提供一种基于卡尔曼滤波模型的三线阵影像POS辅助对地定位方法，包括建立局部坐标系作为统一的基准坐标系，将导航数据信息转换到基准坐标系中；将飞行获取的所用影像纠正到平均地面高的平面，形成中间影像，开展影像匹配提取影像连接点；根据外业测量获取的地面控制点信息，指定控制点影像位置；建立卡尔曼平差模型，根据POS系统获取的参数，建立运动方程；基于三线阵相机连续获取影像的过程符合动力学原理，根据运动方程，进行三线阵相机卡尔曼滤波的平差迭代求解计算，得到误差校正后的位置姿态数据。本发明可以更快速、更准确地求解影像的定位参数，采用本方法可实现稀少控制点下的高精度定位，有效填补国产三线阵相机高精度数据处理空白。
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