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公开(公告)号:CN111523525A
公开(公告)日:2020-08-11
申请号:CN202010624438.2
申请日:2020-07-02
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种农作物分类识别方法、装置和电子设备,涉及图像处理的技术领域,包括获取待分类农业遥感图像,待分类农业遥感图像中每个像元的地理位置和月均温度数据;对待分类农业遥感图像进行处理,得到待分类农业遥感图像中每个像元的目标数据;利用目标分类模型对每个像元的地理位置,月均温度数据和目标数据进行处理,得到待分类农业遥感图像中目标农作物的分布数据。该方法利用神经网络模型的自学习能力,使目标分类模型学习多种农作物的特征,具备根据像元的地表反射率,归一化植被指数,增强型植被指数,地理位置和月均温度数据对待分类农业遥感图像中的农作物进行分类识别的能力,且经分类识别得到的目标农作物的分布数据准确率较高。
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公开(公告)号:CN110570504A
公开(公告)日:2019-12-13
申请号:CN201910851103.1
申请日:2019-09-06
Applicant: 北京航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种闭合符号绘制方法、装置、电子设备及存储介质,涉及图像处理技术领域。所述方法包括:生成封闭符号对象的骨架点信息集合;基于所述骨架点信息集合生成用于填充所述封闭符号对象的贝塞尔曲面三角形集合和内部三角形集合;基于所述贝塞尔曲面三角形集合获得贝塞尔曲面Mesh集合,所述Mesh为绘图工具中的模型网格;基于所述内部三角形集合获得内部三角形Mesh集合;通过图形处理器基于所述贝塞尔曲面Mesh集合绘制贝塞尔曲面三角形图形;通过所述图形处理器基于所述内部三角形Mesh集合绘制内部三角形图形。通过对封闭符号进行内部三角形和贝塞尔曲面三角形处理提高了封闭路径的折线边缘抗锯齿效果,从而提高了封闭符号的绘制质量。
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公开(公告)号:CN119299472A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411415517.7
申请日:2024-10-11
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: H04L67/1095 , H04L47/32
Abstract: 本发明提供了一种容器弹性扩缩容方法、装置、电子设备和存储介质,属于云计算的技术领域,该容器弹性扩缩容方法中,考虑了网络传输速率和网络丢包率对容器扩缩容的影响,可根据实时监测的网络传输速率和网络丢包率按照预设的扩缩容策略对对应的容器进行扩缩容,即实现了容器扩缩容的动态调整,扩缩容更加合理,无需运维人员再手动干预或设置复杂的自动化脚本,即自动化动态调整的过程简化了运维管理的复杂度。
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公开(公告)号:CN117368869B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311657990.1
申请日:2023-12-06
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G01S7/40
Abstract: 本发明提供了一种雷达三维威力范围的可视化方法、装置、设备及介质,包括:获取服务器端发送的雷达位置和范围属性;基于雷达位置生成雷达模型,并基于范围属性生成雷达模型对应的雷达三维威力范围;将雷达三维威力范围展示在混合现实场景中,以实现雷达三维威力范围的可视化。本发明可以在混合现实场景中展示雷达三维威力范围,从而显著提升雷达三维威力范围的可视化效果。
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公开(公告)号:CN117318797B
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311525978.5
申请日:2023-11-16
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 西安航天宏图信息技术有限公司
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明提供了一种应急任务响应方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及航天技术领域,包括:接收应急任务请求;根据应急任务请求对应的应急任务类型确定待规划任务列表;触发滑动式任务规划任务,并在执行滑动式任务规划任务过程中,获取当前已规划任务列表为已规划但未全部执行的规划方案;根据滑动式任务规划任务的滑动窗口,从当前已规划任务列表中的未执行任务请求和应急任务请求,确定待规划的目标任务集;其中,应急任务请求的优先级高于未执行任务请求的优先级;基于待规划的目标任务集确定目标规划方案,以按照目标规划方案执行目标任务集对应的任务。本发明可以显著提高卫星系统在应急情况下的响应能力和任务执行效率。
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公开(公告)号:CN117236071A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311483227.1
申请日:2023-11-09
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 西安航天宏图信息技术有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/12 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种车轮编队低轨卫星星座的仿真推演方法、装置及设备,涉及卫星仿真推演技术领域,包括:通过应用接口调用第一目标函数,以利用第一目标函数构建车轮编队低轨卫星星座的卫星二维造型和卫星三维造型;在以地心为中心的惯性坐标系下,确定主星和辅星在不承受外力情况下的运动方程,并基于运动方程确定相对轨道动力学方程;通过应用接口调用第二目标函数,并利用第二目标函数对相对轨道动力学方程进行仿真推演,以确定主星和辅星的卫星运行轨迹;按照卫星运行轨迹,显示卫星二维造型和/或卫星三维造型。本发明能够实现对车轮编队低轨卫星星座进行仿真推演,从而高效准确地模拟车轮编队低轨卫星星座的运行和性能。
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公开(公告)号:CN117156433A
公开(公告)日:2023-12-01
申请号:CN202311422241.0
申请日:2023-10-31
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: H04W12/0431 , H04W12/03 , H04W12/06 , H04W84/06
Abstract: 本申请提供了一种卫星互联网密钥管理分发方法、装置和部署架构,涉及卫星通信技术领域,该方法应用于卫星互联网密钥管理分发部署架构,包括第一低轨通信卫星发起会话密钥协商请求,基于高轨管理卫星的公钥加密;高轨管理卫星响应会话密钥协商请求,通过合法低轨通信卫星的证书公钥加密链式低轨星群的低轨会话密钥,并将低轨会话密钥分发至第一低轨通信卫星;第一低轨通信卫星通过低轨会话密钥进行认证,并在第一低轨通信卫星与链式部署的低轨通信卫星链路中的第二低轨通信卫星通信时,进行信道的加密或解密。本申请大大降低了巨量卫星认证和密钥协商的困难,使全体低轨卫星安全通信成为可能,提升了卫星互联网空间通信安全。
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公开(公告)号:CN116910290A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202311168305.9
申请日:2023-09-12
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/56 , G06T11/60 , G06F16/29 , G06F16/51 , G06F16/587 , G06F16/957
Abstract: 本申请提供了一种免切片遥感影像加载的方法、装置、设备和介质,涉及遥感影像加载技术领域,该方法包括:响应瓦片处理请求,确定待加载的瓦片范围和分辨率;响应针对遥感影像元数据信息的加载请求,在目标存储位置处读取遥感影像元数据信息;基于瓦片范围、分辨率和遥感影像元数据信息计算遥感影像数据分块;响应遥感影像数据分块的请求,读取遥感影像数据分块,对遥感影像数据分块进行拼接处理,生成前端加载所对应的目标瓦片数据。本申请可直接读取遥感影像并进行加载展示,数据加载展示不再依赖于数据服务,遥感影像数据的加载展示效率大大提高。
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公开(公告)号:CN116704139A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310980912.9
申请日:2023-08-07
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 郑州航天宏图北斗应用技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种卫星影像三维重建方法、装置、电子设备及可读存储介质,包括:获取目标卫星采集的初始卫星影像序列,并对初始卫星影像序列进行预处理得到目标卫星影像序列;对目标卫星影像序列中每个目标卫星影像进行特征点提取与匹配处理,得到特征点匹配结果;通过目标卫星对应的改进相机模型,对目标卫星影像序列中每个目标卫星影像进行倾斜校正,得到无倾斜卫星影像序列;基于特征点匹配结果从无倾斜卫星影像序列中提取目标稀疏点云重构结构,并根据目标稀疏点云重构结构生成目标三维模型。本发明可以有效提高卫星影像的三维重建效果的一致性,从而改善卫星影像的三维重建效果。
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公开(公告)号:CN116594748A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310572668.2
申请日:2023-05-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F9/48 , G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/082 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供了一种针对任务的模型定制处理方法、装置、设备和介质,涉及任务处理技术领域,该方法包括:基于预先构建的意图理解集成模型将待处理任务分解为多个子任务,并基于不同子任务之间的关联性进行时序编码,确定子任务的执行顺序;针对每个子任务,根据模型粒度在模型库中搜索匹配相应的子任务模型;响应针对子任务模型的调参请求,对子任务模型进行定制处理,得到针对待处理任务的定制模型,以通过定制模型按照子任务的执行顺序对待处理任务进行处理。本申请在处理任务体量大、任务种类多的情况下,降低任务处理复杂度、简化神经网络参数,降低训练样本需求量,提升任务处理的效率同时降低计算时的内存消耗,提升了任务处理的准确性。
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