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公开(公告)号：CN119597728A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411665154.2
申请日：2024-11-20
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06F16/21 , G06F16/2453
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提供一种像元光谱数据库优化方法及相关装置，所述方法包括获取初始像元光谱数据库；采用线性可分性定量化分析法对初始像元光谱数据库中的初始像元光谱数据进行筛选，得到第一次筛选后的像元光谱数据库子集；采用非线性可分性法对第一次筛选后的像元光谱数据库子集进行筛选，得到第二次筛选后的像元光谱数据库子集，得到优化后的像元光谱数据库。能够从低纬度的线性角度以及高纬度的非线性角度对像元光谱数据库进行两次筛选，剔除像元光谱数据库中的冗余数据和噪声，进而优化像元光谱数据库，提高像元光谱数据库的数据质量。
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公开(公告)号：CN118918475A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410983698.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多维度多尺度遥感与地形特征融合的耕地非农化智能监测方法，步骤1、获取高分辨率影像、高光谱影像、DEM数据、耕地真值矢量数据、已调查监测的耕地矢量数据；步骤2、分割和聚类超像素地物对象；步骤3、以超像素地物对象为单位，提取各超像素地物对象范围内的特征；步骤4、将训练区提取的各特征组合成每个超像素地物对象的特征向量，构建超像素耕地对象训练样本数据；步骤5、训练耕地对象识别模型；步骤6、提取测试区耕地；步骤7、基于提取的测试区耕地和已调查监测的耕地矢量数据，利用空间叠置分析自动提取耕地变为非耕地的图斑，对该图斑进行优化、过滤筛选出耕地非农化图斑。本发明具有实操性、便捷性、可行性等优势。
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公开(公告)号：CN118918416A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410983697.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于置信学习的建筑物语义分割样本集错误样本剔除方法，包括：步骤1、将历史建筑物成果矢量和高分辨率影像裁切为S个初始建筑物语义分割样本；步骤2、提取所述样本的各样本影像特征图；步骤3、以每个样本中单像素邻域为处理单元，将初始建筑物语义分割样本转换为邻域图像块识别样本；步骤4、构建置信学习模型；步骤5、邻域图像块识别样本采用K折交叉验证估计噪声标签和真实标签的联合分布；步骤6、使用噪声标签和真实标签的联合分布查找错误标签，通过错误标签在初始建筑物语义分割样本中的占比，根据置信度阀值法估计出初始建筑物语义分割样本集中的错误样本。本发明能快速查找出建筑物语义分割样本集中的错误样本。
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公开(公告)号：CN117726687B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311851986.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供了一种融合实景三维与视频的视觉重定位方法，包括基于高空云台和连接所述高空云台的摄像机实时获取视频流和摄像机的位姿，并对所述视频流进行视频帧图像预处理；基于所述摄像机的历史监控视频和实景三维数据作为输入，标定出的视频帧图像的位姿信息，并构建出带有图像特征信息和对应三维空间信息的视觉特征库；采用SIFT算法对包含目标点的视频帧进行特征点提取，将所述特征点输入所述视觉数据库查询特征点对应的一组2D‑3D点对；对所述2D‑3D点对采用solvePnP算法来计算出对应目标点的摄像机的位姿，并用RANSAC算法剔除异常值；采用投影变换，将目标点的2D坐标投影转换为目标点的三维坐标。通过视觉重定位技术计算目标点位置，提高了视觉定位的精度和效率。
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公开(公告)号：CN117011698B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310753327.5
申请日：2023-06-25
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多维度和多模型的地表全覆盖解译样本集评价方法，步骤1：构建地表覆盖解译样本集评价指标；步骤2：建立指标打分模型和泛化性评价模型；步骤3：将待评价样本集分别训练指标打分模型和泛化性评价模型，指标打分模型得到各评价指标得分；步骤4：对各评价指标得分进行交叉综合分析并加权计算得出指标评分；步骤5：构建泛化性评估测试数据集；步骤6：在泛化性评估测试数据集对泛化性评价模型进行测试，得到泛化性评分；步骤7；建立指标评分和泛化性评分的评级，若评级不同，则取较低评级为最终样本集评价。本发明从样本集自身特性和模型训练泛化性两个角度出发，使得地表覆盖解译样本集的评价更加有效、客观。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117636179A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311478183.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/136 , G06T7/194
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，且公开了一种全局特征交互变化检测方法，具体是指：利用采集设备获取同一区域两个时期的影像数据；原始数据集进行数据预处理；构建孪生网络模型；在孪生网络模型的输入层进行特征融合并得到相应层级的特征表示；比较两个时期的相应层级的特征表示判断该层级特征表示是否存在变化；对层级特征表示存在变化的区域进行变化分割并评估；评估变化检测不合格率；对变化检测不合格的区域进行排除问题点；将变化检测的结果进行可视化展示；有利于两期影像的特征在网络浅层就开始交互，使得网络的每一层都参与语义变化信息的学习大大的提升了网络性能，还提高了语义变化区域的检出率。
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公开(公告)号：CN117610779A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311577610.3
申请日：2023-11-24
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06Q10/063 , G06F18/23 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开基于CORS大数据的测绘地理信息质量监管方法及系统，包括：S1:获取CORS大数据的若干轨迹点数据和已监管测绘地理信息项目范围；S2:将若干轨迹点数据聚类模拟测绘地理信息项目施测范围的实际情况；S3:将已监管测绘地理信息项目范围合并成质量监管范围一张图；S4:将模拟测绘地理信息项目施测范围的实际情况与质量监管范围一张图进行空间范围叠加匹配，S5:统计各单元区域内匹配的已监管测绘地理信息项目数量占模拟测绘地理信息项目施测范围的实际情况总数比例k1，单元区域内不匹配的已监管测绘地理信息项目数量占已监管测绘地理信息项目总数比例k2；S5:分析得出各单元区域的测绘地理信息项目监管覆盖率k＝k1/(1+k2)。本发明实现了地理信息质量的主动监督管理。
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公开(公告)号：CN118918475B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410983698.7
申请日：2024-07-22
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多维度多尺度遥感与地形特征融合的耕地非农化智能监测方法，步骤1、获取高分辨率影像、高光谱影像、DEM数据、耕地真值矢量数据、已调查监测的耕地矢量数据；步骤2、分割和聚类超像素地物对象；步骤3、以超像素地物对象为单位，提取各超像素地物对象范围内的特征；步骤4、将训练区提取的各特征组合成每个超像素地物对象的特征向量，构建超像素耕地对象训练样本数据；步骤5、训练耕地对象识别模型；步骤6、提取测试区耕地；步骤7、基于提取的测试区耕地和已调查监测的耕地矢量数据，利用空间叠置分析自动提取耕地变为非耕地的图斑，对该图斑进行优化、过滤筛选出耕地非农化图斑。本发明具有实操性、便捷性、可行性等优势。
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公开(公告)号：CN117726687A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311851986.9
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供了一种融合实景三维与视频的视觉重定位方法，包括基于高空云台和连接所述高空云台的摄像机实时获取视频流和摄像机的位姿，并对所述视频流进行视频帧图像预处理；基于所述摄像机的历史监控视频和实景三维数据作为输入，标定出的视频帧图像的位姿信息，并构建出带有图像特征信息和对应三维空间信息的视觉特征库；采用SIFT算法对包含目标点的视频帧进行特征点提取，将所述特征点输入所述视觉数据库查询特征点对应的一组2D‑3D点对；对所述2D‑3D点对采用solvePnP算法来计算出对应目标点的摄像机的位姿，并用RANSAC算法剔除异常值；采用投影变换，将目标点的2D坐标投影转换为目标点的三维坐标。通过视觉重定位技术计算目标点位置，提高了视觉定位的精度和效率。
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公开(公告)号：CN117011698A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310753327.5
申请日：2023-06-25
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种多维度和多模型的地表全覆盖解译样本集评价方法，步骤1：构建地表覆盖解译样本集评价指标；步骤2：建立指标打分模型和泛化性评价模型；步骤3：将待评价样本集分别训练指标打分模型和泛化性评价模型，指标打分模型得到各评价指标得分；步骤4：对各评价指标得分进行交叉综合分析并加权计算得出指标评分；步骤5：构建泛化性评估测试数据集；步骤6：在泛化性评估测试数据集对泛化性评价模型进行测试，得到泛化性评分；步骤7；建立指标评分和泛化性评分的评级，若评级不同，则取较低评级为最终样本集评价。本发明从样本集自身特性和模型训练泛化性两个角度出发，使得地表覆盖解译样本集的评价更加有效、客观。
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