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公开(公告)号：CN119942204A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510030962.X
申请日：2025-01-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于图卷积网络的极化SAR相对相似性度量及分类算法，在预处理完的极化SAR影像上进行极化超像素分割(Pol‑ASLIC)，然后使用提出的融合了对称修订Wishart距离和AIRM距离的||WA||2距离来计算极化协方差矩阵间的相似性程度并构建邻接矩阵，最后以极化协方差矩阵作为超像素区域特征输入GCN图卷积网络进行半监督分类。本申请在图卷积网络中对极化SAR数据的度量效果要优于目前热门的对称修订Wishart距离与AIRM距离，能够实现更好的极化SAR分类效果和精度。
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公开(公告)号：CN118330700A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410408734.7
申请日：2024-04-07
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种室内外一体化定位方法，包括以下步骤：步骤一、获取当前位置可见卫星数量；步骤二、根据可见卫星数量和接收UWB信号情况，将当前位置归类为：室内、室外或室内外过渡区域；步骤三、根据步骤二中的归类结果，进一步进行定位解算，定位解算方法如下：S1、当前位置处于室外区域时，利用伪距组合观测模型进行定位解算；S2、当前位置处于室内外过渡区域时，将UWB测距信息加入到GNSS测距信息中进行定位解算；S3、当前位置处于室内区域时，利用UWB测距信息进行定位解算。本发明方法可以排除因观测时可见卫星不足导致的定位偏差，还能避免在过渡区域出现定位缺失的情况。
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公开(公告)号：CN117708368A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311681709.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F16/587 , G06T17/05 , G06F17/12 , G06F16/56 , G06F30/13 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V20/54 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06Q50/08 , E01C23/01 , G01C5/00
Abstract: 本发明公开一种道路定测中的加桩号确定方法，涉及道路工程测量技术领域，包括以下步骤：步骤1、道路点云数据采集；步骤2、道路点云数据处理：将采集的点云数据进行处理，得到点云数据集，以便后续使用；步骤3、地形线方程提取：提取陡坎处的等高线方程以及道路线方程；步骤4、方程联立求解：将提取的等高线方程以及道路线方程联立求解，得到加桩坐标x，y值；步骤5、获得高程：将步骤4得到的加桩坐标x，y值回代入步骤2得到的点云数据集中，得到加桩点的三维数据，即可获得高程；步骤6、加桩号确定：通过加桩处的坐标以及道路方程，得到加桩里程，确定加桩号。本发明无需人工现场对加桩处进行坐标以及高程测量，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN108846338B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201810561139.1
申请日：2018-05-29
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/771 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于面向对象随机森林的极化特征选择及分类方法，解决了众多极化特征参与分类时的特征选择与图像分类问题。该方法采用面向对象方法对特征集合进行多尺度分割，对分割后的样本对象进行随机森林建模，并计算每个特征的重要性，采用序列前向选择算法进行特征集优化。本发明采用面向对象的随机森林方法提高了模型训练效率和分类精度。采用序列前向选择算法结合精度最高这一迭代终止条件进行最优特征子集的构建，避免陷入局部最优解。该算法可以在提高分类精度的同时，为合理优化特征集提供定量参考。
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公开(公告)号：CN107025685B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710233085.1
申请日：2017-04-11
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种拓扑感知下的机载建筑屋顶点云建模方法，包括如下步骤：（一）屋顶面片聚类；（二）屋顶面片边界追踪；（三）屋顶面片边界分割；（四）建筑几何模型构建。本发明的优点：1）建模算法在屋顶面片分割、屋顶边界提取及模型绘制等诸环节均可以保持屋拓扑结构的一致性；2）采用投影点和原始边界点对建筑边界进行混合表达：一方面增强了模型的细节，提高了模型的精度；另一方面也保持了模型的规则几何结构外观，生成的模型更加的紧凑，便于建筑模型的存储、网络传输和可视化渲染。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110543721A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910829828.0
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供了面向室内位置服务的导航网络构建方法，步骤如下：S1：导入目标建筑IFC格式的BIM建筑模型，通过三维可视化得可应用于面向室内位置服务的原始模型；S2：利用语义过滤，提取IFC中的语义信息，通过形式化构建本体模型；S3：以对偶图的形式，将原始模型中的拓扑关系转为图模型；S4：提取BIM模型中房间、柱、墙、楼梯等结构构件和家具等室内设施的几何信息，构建约束边界，利用限定Delaunay三角剖分细化算法进行空间剖分，构建几何网络模型；S5：综合本体模型、图模型和几何模型数据，形成用于室内位置服务的导航网络。本发明基于BIM模型数据，通过提取语义信息、几何信息和拓扑关系建立对偶模型，探索了考虑真实室内环境导航几何网络的构建方法。
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公开(公告)号：CN110135599A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910407334.3
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种无人机电力巡检点云智能化处理与分析服务平台，其结构主要包括（a）基础设施层；（b）中间件层；（c）应用层；（d）用户层；具体构建过程包括（1）平台框架总体架构；（2）巡线数据存储和组织；（3）巡线数据处理核心算法；（4）巡线数据渲染技术和精益化应用。优点：综合运用无人机激光雷达、云服务、实时渲染、机器学习等先进技术，以相关理论、算法和架构体系为支撑，针对无人机电力巡检点云在数据管理、智能处理和精益化应用等方面存在的问题，提供一套云计算架构下的一体化解决方案，实现无人机电力巡检成果的开放式存储、自动化处理、智能化分析与精益化应用。
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公开(公告)号：CN110120070A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910402264.2
申请日：2019-05-15
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种基于机载激光雷达点云体元连续性分析的滤波方法，包括如下步骤：（1）体素化点云；（2）“地面基准层”的确立；（3）“待分类”体元的标注；（4）“待定地面点”、“地面点体元”和“非地面点”体元间的连通性分析；（5）剔除插值结果，完成数据滤波。优点：（1）减少了计算量，节省计算时间；（2）无需设定复杂的阈值参数，所涉及的参数更容易选择；（3）对于山区的滤波效果尤为显著；（4）对高的局外点不敏感，减弱了离值点对滤波结果的干扰，比现有的点云滤波算法更稳健。
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公开(公告)号：CN107025685A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710233085.1
申请日：2017-04-11
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提出的是一种拓扑感知下的机载建筑屋顶点云建模方法，包括如下步骤：（一）屋顶面片聚类；（二）屋顶面片边界追踪；（三）屋顶面片边界分割；（四）建筑几何模型构建。本发明的优点：1）建模算法在屋顶面片分割、屋顶边界提取及模型绘制等诸环节均可以保持屋拓扑结构的一致性；2）采用投影点和原始边界点对建筑边界进行混合表达：一方面增强了模型的细节，提高了模型的精度；另一方面也保持了模型的规则几何结构外观，生成的模型更加的紧凑，便于建筑模型的存储、网络传输和可视化渲染。
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公开(公告)号：CN106940438A
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201710226980.0
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明提供用于对移动终端进行室内定位的方法和装置。所述室内设有多个WIFI信号热点，所述方法包括以下步骤：1)获取对所述多个WIFI信号热点的位置信息；2)基于RSSI值计算所述移动终端与所述WIFI信号热点的各自距离；3)通过所述多个WIFI信号热点的位置信息以及所述移动终端与所述多个WIFI信号热点的各自距离，计算所述移动终端的位置信息。
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