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公开(公告)号：CN106778884A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611207749.9
申请日：2016-12-23
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于散射熵和三分量分解平面的极化SAR图像分类方法，涉及雷达图像处理技术领域。该方法将散射熵和Freeman三分量对目标地物初始划分为9类，并根据9个类别计算聚类中心，根据Wishart距离将目标地物聚类到期望的数目，首先根据散射熵H将地物分为高熵散射地物、中熵散射地物和低熵散射地物，再分别将3个类别按表面散射、偶次散射和体散射划分为9类地物，然后用Wishart分类器对初始分类进行更进一步的划分。本发明能够对极化SAR图像进行更加准确的分类，在处理过程中没有近似，能较好的保留细节信息，大大减少城镇地区的错误分类。
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公开(公告)号：CN106324581A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610727840.7
申请日：2016-08-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G01S7/4802 , G01S17/89 , G06K9/0063
Abstract: 本发明提供一种基于体元的机载LIDAR建筑物检测方法，以3D连通性构建理论为基础，将读取的原始机载LIDAR点云数据中的异常数据进行剔除，得到去除异常数据集，并将去除异常数据集规则化为二值3D体元数据集，二值分别为1和0，1和0分别代表目标体元和背景体元，然后，从目标体元中分离出地面和非地面体元；最后，利用建筑物边缘点的阶跃特性从非地面体元中搜寻建筑物边缘体元作为种子体元，标记与其3D连通的目标体元作为建筑物体元数据集。完成基于体元的机载LIDAR建筑物检测。该方法很好的利用了3D体元数据中各体元间隐含的邻域关系，有助于基于体元理论的机载LIDAR点云数据处理及应用的发展。
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公开(公告)号：CN105844602A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610201234.1
申请日：2016-04-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06T5/10 , G06T5/002 , G06T15/005 , G06T2207/10044
Abstract: 针对现有研究所采用的数据组织形式均不利于发挥机载LIDAR点云真3D特性的局限性，本发明提出一种基于体元的机载LIDAR点云三维滤波方法，属于遥感数据处理领域，方法包括：读取原始LIDAR点云数据；异常数据辨识及剔除；二值体元数据结构模型建立；基于体元的3D滤波。该方法将离散的点云规则化为二值3D体数据，根据体元中是否包含有激光点分别为体元赋值1和0，包含激光点赋值1，无激光点赋值0，1和0分别代表目标和背景，进而选择局部高程最低作为地面种子体元并标记其邻域目标体元为地面体元，本发明有助于3D数据表达及处理。
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公开(公告)号：CN116310836A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310369735.0
申请日：2023-04-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO模型改进的玉米叶病虫害自动检测方法，将注意力机制GAM添加至目标检测算法YOLOv5s.60中，用于提高对玉米叶病虫害识别的精确率；将轻量化网络ShuffleNetv2与目标检测算法YOLOv5s.60相融合达到了实时动态监测的目的，并且为了进一步提升模型精度还采用SIoU、Soft‑NMS融合改进的策略进行模型精度的提升，形成最终的ShuffleNetv2‑YOLOv5s.60‑GAM网络模型。本发明实现了对玉米叶病虫害的自动检测，很好地利用了轻量化网络速度快的特性及目标检测算法识别率准确性的优势，有助于加强对玉米叶病虫害的防治，避免人工介入，减少主观性，效率更高，降低成本，具有判断快速、判断精度高、泛化能力良好等优点，进而提高玉米产量推动智慧农业的发展。
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公开(公告)号：CN112099046B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202010971377.7
申请日：2020-09-16
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于多值体素模型的机载LIDAR三维平面检测方法，该方法首先将机载LIDAR点云数据规则化为多值体素模型；然后利用平面的光滑特性从多值体素模型DSM数据中搜寻小曲率体素作为种子，并标记与其三维连通且法向量方向一致的连通区域为平面；再次将多值体素模型非DSM数据中位于连通区域缓冲区范围内的反射强度值满足统计特性的体素标记为平面；最后将平面连通区域进行了合并，避免了点云密度不均匀等原因导致将一个真实平面被分割成多个平面连通区域的可能性。该方法给出了机载LIDAR点云数据的多值体素模型构建方案及其在此基础上的平面检测方案，有助于基于多值体素模型理论的机载LIDAR点云数据处理及应用的发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109785261B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN201910027077.0
申请日：2019-01-11
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于灰度体元模型的机载LIDAR三维滤波方法，涉及遥感数据处理技术领域。该方法首先读取原始机载LIDAR点云数据，形成原始机载LIDAR点云数据集；将机载LIDAR点云数据规则化为灰度体元模型，其中灰度为体元内激光点的平均强度的离散化表示；基于地面点的局部高程最低特性选取地面种子体元，进而标记与其三维连通且体元值、地形坡度均接近的非0值体元为地面体元。本发明提供的基于灰度体元模型的机载LIDAR三维滤波方法，以三维连通区域构建理论为基础，将强度及地形坡度信息作为辅助信息用于点云数据滤波，可为地面和非地面目标的区分提供更有效的信息，从而提高滤波精度，并扩展基于体元模型的三维滤波方法适用于更复杂的场景。
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公开(公告)号：CN113989685A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111242112.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于超级体元的机载多光谱LiDAR数据土地覆盖分类的方法，方法首先对多光谱LiDAR数据进行异常数据剔除及多波段LiDAR点云融合，获取融合多光谱LiDAR点云的空间位置及其对应的多波段光谱信息的单一点云数据；然后以信息损失最少为原则，对数据进行体元化，并对体元赋值；其次利用简单线性迭代聚类算法SLIC使其空间邻近和光谱接近的体元合并为超级体元，并对其进行特征提取和标准化处理；最后，采用支持向量机SVM分类器训练数据集构建“一对多”面向超级体元的SVM分类模型，完成对地物的分类。本发明不仅具有原理直观、易于实现的特点，还实现了更优、更高效的分类效果，为城市基础地理空间信息获取、更新等应用奠定良好的基础。
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公开(公告)号：CN106156758B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201610621676.1
申请日：2016-07-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种SAR海岸图像中海岸线提取方法，属于图像处理领域；包括：获取SAR海岸图像；确定图像中初始海洋区域和初始陆地区域；计算初始海洋区域的几何中心；以初始海洋区域的几何中心为起点做射线；确定射线上的海岸边界点；将所有海岸边界点依次连接，得到海岸线；本发明利用G0分布对被测区域地表复杂程度敏感的特性，克服传统方法在进行海岸线提取时出现斑点噪声的问题；方法易于实现，运行速度快，且适用于大尺度图像。
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公开(公告)号：CN109934825A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910155482.0
申请日：2019-03-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/10
Abstract: 一种结合层次化高斯混合模型和M-H的遥感影像分割方法，包括以下步骤，首先读取待分割的高分辨率遥感影像，然后将待分割遥感影像内各像素强度作为样本点，构建待分割遥感影像的似然函数；而后定义似然函数模型参数的先验分布模型，包括混合权重，组份权重，均值和方差，接下来根据贝叶斯定理，结合似然函数和各参数先验分布构建模型参数的后验分布，即分割模型，最终利用结合层次化高斯混合模型和M-H的遥感影像分割方法实现遥感影像分割；通过以上方法步骤实现影像分割和模型参数求解，提出方法具有建模非对称、重尾和多峰等复杂统计分布的能力，在准确建模高分辨率遥感影像模型的前提下，提出算法可得到高精度的分割结果。
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公开(公告)号：CN106680798B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201710058216.7
申请日：2017-01-23
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 一种机载LIDAR航带重叠区冗余辨识及消除方法，属于遥感数据处理技术领域；该方法包括：判别机载LIDAR点云中各个激光点所属航带，提取重叠区域；重叠区域中提取同名点；根据最小二乘法则计算转换参数，变换重叠区域激光点坐标，实现同名特征重合；计算距离阈值，根据激光点距离进行消冗；利用信息熵计算消冗前、后重叠区域内LIDAR点云数据的信息量，对消冗结果进行定量评价；本发明可有效去除重叠区冗余信息，降低数据处理压力、提高效率，可直接应用于地面、车载LIDAR相邻测站数据间的冗余消除；自适应得到距离阈值，判断激光点是否冗余，制定数据点的选取规则，实现冗余激光点的剔除；提出了评价消冗有效性的信息熵测度。
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