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公开(公告)号：CN118350192A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410440104.8
申请日：2024-04-12
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种火星大气环流模式下尘卷风起沙参数化方法、设备及介质，该方法包括：对模式中尘卷风起沙量表达式新增一个可变的尘卷风起沙效率调节参数devil_r，用来调控模拟尘卷风起沙量；对尘卷风起沙效率调节参数devil_r施加随尘卷风起沙发生时的减小过程，采用第一调节参数ddec实现；对尘卷风起沙效率调节参数devil_r施加随模拟时长匀速增大的过程，采用第二调节参数dinc实现。与现有技术相比，本发明能够使火星全球气候模式模拟的尘卷风起沙时空分布与遥测结果更加匹配，准确性更高。
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公开(公告)号：CN117707134A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311472475.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种顾及能量耗费的月面长距离巡视路径自适应分块规划方法，包括以下步骤：基于太阳能产出与行驶耗费能量构建路径总代价函数；综合考虑行驶方向、距离、坡度、光照多因素构建可通过性地图，并基于路径总代价函数和可通过性地图构建启发式代价矩阵；基于启发式代价矩阵，利用A*路径规划算法计算全局路径；对全局路径进行自适应分块并构建块内可通过性地图；自适应生成块间多个中间航路点，基于A*路径规划算法计算局部路径；链接块间局部路径形成全局路径，并对形成的路径进行评估以确定最佳行驶路径。与现有技术相比，本发明具有考虑能量耗费代价、具备中间航路点约束等优点。
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公开(公告)号：CN113777590B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202111009289.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 同济大学
IPC: G01S7/497
Abstract: 本发明涉及一种用于软着陆障碍探测的复杂月表模拟场及验证方法，用于构建月表地形地貌特征，并可动态调整特征分布结构，该模拟场包括固化的用于模拟软着陆安全着陆区的平坦区域，该平坦区域上设有可移动石块、不同尺寸的坑体和斜坡区，所述坑体设有坑唇和顶盖，通过坑体的顶盖和可移动石块动态变换模拟场地形，从而来模拟多种月表平地、洼地、月坑、石块的地形特征和月表弱反射率障碍探测环境；所述验证方法包括获取基准地形数据、获取激光器成像点云数据、误差校验以及精度评定。与现有技术相比，本发明为深空探测软着陆过程的多种着陆区快速建模与障碍物识别提供支撑。
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公开(公告)号：CN116952254A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310916060.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本申请涉及图像处理及导航定位技术领域，公开了一种基于空地影像匹配的火星巡视器空间定位方法及系统，所述方法首先利用无人机影像生成目标区域的基准地图；其中，基准地图包括目标区域的三维点云以及数字正射(DOM)影像；然后分别提取无人机DOM影像与巡视器影像中的障碍目标，根据两类障碍目标的空间位置开展分布模式匹配，获取巡视器的位置。本申请实施例结合无人机影像和巡视器影像提取障碍目标进行匹配，能够在类火星地外天体的低纹理地表下实现定位，较好地满足地外天体探测任务的需求。
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公开(公告)号：CN116167661A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310175701.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于空间错位的土地利用变化模拟可信度评估方法，包括以下步骤：收集用于构建CA模型的土地利用分类图和驱动因子图；基于智能优化算法获取土地转换概率图，建立CA模型；利用CA模型模拟城市格局并输出保存模拟结果；采用逐像元比较法对CA模型的模拟结果进行单个数值评估；采用空间错位‑移动窗口分析方法分别生成模拟结果状态‑静止指标和结果状态‑变化指标的空间分布图；输出并保存模拟结果和空间分布图作为可信度评估结果。与现有技术相比，本发明具有可以生成报告每个像元的模拟精度/误差的评估图，显示模拟精度和误差的空间分布，并且可以捕获精度的空间异质性，有助于检测CA模型和遥感分类器的可信度等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110991463B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911065820.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及一种超像素图引导下的多尺度引导滤波特征提取方法，包括以下步骤：1)超像素引导图的构建：采用SLIC分割算法对输入影像进行分割后得到最优分割结果，并对分割后的输入影像进行主成分分析，包含最主要信息的第一主成分PC1即为超像素引导图；2)基于引导滤波的多尺度空‑谱特征提取：将第一主成分PC1作为超像素引导图，对影像的原始波段进行不同尺度下的引导滤波，得到多尺度引导滤波特征集。与现有技术相比，本发明具有构建更准确边缘信息引导图、充分利用高分辨率影像多尺度地物空间信息等优点。
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公开(公告)号：CN114136544B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111305346.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 同济大学
IPC: G01M3/02 , G01M7/02 , G01B11/24 , G01B21/04 , G01C11/02 , G01C25/00 , G06T7/00 , G06T17/00 , H04N17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于高速视频测量的水下振动模拟测试系统及方法，其中水下振动模拟测试系统包括水下高速相机、测试水池、水上控制装置、测试对象和造浪装置，测试对象固定在测试水池内，水下高速相机安装在测试水池的侧壁上，水下高速相机的镜头对准测试对象，水上测试系统与水下高速相机进行电连接，测试水池内填充有水，水下高速相机和测试对象分别设置在水面下，造浪装置设置在水面上。与现有技术相比，本发明具有验证结果准确、稳定性好、实用性强等优点。
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公开(公告)号：CN112597948B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202011601204.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种城市土地利用变化预测方法，包括以下步骤：对遥感图像进行监督分类，获得城市土地利用分类图像，基于驱动因子得到驱动因子图像；利用主成分分析方法进行降维，获得降维驱动因子数据和土地利用分类数据；利用降维驱动因子数据和土地利用分类数据训练集训练人工神经网络，取人工神经网络倒数第二层为扩展特征数据；根据降维驱动因子数据和扩展特征数据，通过梯度提升决策树训练元胞自动机，结合限制因子、概率增强、邻域缩放和邻域影响，得到城市土地利用变化预测模型；根据城市土地利用变化预测模型进行城市土地利用变化预测。与现有技术相比，解决驱动因子间强相关性导致特征无法充分使用问题，可以提升结果的可靠性和精确性。
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公开(公告)号：CN112382402B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010841075.8
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向学生返校的交通站点大数据平台建立方法，包括：1)对于有中间停靠站的交通工具，通过车次信息网络查询，获取有中间停靠站的交通工具的客运信息，并进行本地存储，构建本地交通站点大数据库；2)对于无中间停靠站的交通工具，构建在线实时查询策略，用于查询无中间停靠站的客运信息；3)对于有中间停靠站的交通工具，通过本地交通站点大数据库进行客运信息查询，对于无中间停靠站的交通工具，通过在线实时查询策略，实时在线进行客运信息查询。与现有技术相比，本发明通过本地化存储与实时在线查询的联合处理方式，满足了全国范围内所有列车车次信息的查询需求，为高校学生返校风险评估及返校方案制定等提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN110837088B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201911054629.3
申请日：2019-10-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种星载激光测高仪数据去噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取星载激光测高仪数据；S2：基于经验模态分解，将星载激光测高仪数据分解为若干本征模态分量和一个单调余项；S3：计算每个本征模态分量的Hurst指数值；S4：基于每个本征模态分量的Hurst指数值，采用预建立的优化策略，获取去噪后的星载激光测高仪数据。与现有技术相比，本发明数据去噪方法能自适应地星载激光测高仪数据进行去噪，具有稳定性好、准确度高等优点。
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