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公开(公告)号：CN112163367B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202010841225.5
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F111/06 , G06N3/00
Abstract: 本发明涉及一种融合萤火虫算法和元胞自动机的城市扩张模拟预测方法，包括：对遥感影像进行监督分类，获得城市土地利用分类图；获取城市土地利用变化驱动因子数据，进行预处理；通过随机分层抽样方法获取土地利用图和驱动因子的有效样本点；基于逻辑回归确定参数的边界，利用萤火虫算法，对有效样本点进行训练获取元胞自动机的转化规则；根据CA转化规则，获取城市土地利用转化概率；建立基于CAFFA模型；利用CAFFA模型对城市土地利用进行模拟应用和验证分析，并评估精度；输出并保存模拟结果。与现有技术相比，本发明具有更高的模拟精度和更好的城市土地利用变化模拟能力。与现有技术相比，本发明具有模拟精度高、效率高、模拟效果好、普适性好等优点。
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公开(公告)号：CN115561716A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211005901.0
申请日：2022-08-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种大范围星载SAR影像统一几何标定方法，包括：收集SAR影像产品，预处理得到强度数据；根据SAR影像辅助文件构建RD几何定位模型；获取SAR影像对应的正射影像和数字高程模型，生成控制点和检核点数据库，从而计算初始RD模型的几何定位偏差；根据SAR成像机理确定对地几何定位误差来源，从而建立误差方程和几何定标模型；采用标准大气模型获取大气参数并结合萨斯塔莫宁模型和克罗布歇模型实现大气路径延迟的近实时估计；根据控制点数据库和几何定标模型计算SAR卫星成像误差改正参数，进而更新RD几何定位模型。与现有技术相比，本发明采用的大范围星载SAR影像统一几何标定方法无需几何定标场的支持，且不依赖于再分析气象产品，具有较好的通用性。
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公开(公告)号：CN115407289A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211030445.5
申请日：2022-08-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于风力发电机提供控制点的星载SAR几何定标方法，包括：获取SAR影像；构建初始几何定位模型，实现基于像方坐标和物方坐标的SAR影像与DOM的相互映射；在SAR影像和DOM中采集风力发电机的同名点对，并划分为控制点对和检核点对；对控制点数据库中的点数据逐点计算几何定位误差；计算大气延迟值；分析几何定位误差来源，并建立考虑大气延迟的几何定标模型，用于求解SAR卫星成像系统误差修正参数；基于控制点数据库和几何定标模型解算系统性误差修正参数，更新初始几何定位模型；评估模型的定位性能。与现有技术相比，本发明具有无需几何定标场的支持、通用性强等优点。
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公开(公告)号：CN113435050B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110733603.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种水下介质面位置补偿的多介质成像解析方法，该方法基于折射定理对介质面位置进行补偿，具体为：获取各介质的折射率和厚度，根据入射角度计算的介质面位置补偿值，并得到虚拟介质面作为新介质面将多介质成像解析模型转换为双介质成像解析模型与现有技术相比，本发明具有可行性高、稳定性号、精度达到亚毫米级等优点。
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公开(公告)号：CN111665517B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010477987.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于密度统计的单光子激光测高数据去噪方法及装置，方法包括以下步骤：1)获取单光子激光测高数据；2)进行数据预处理；3)采用方向、大小随坡度自适应变化的椭圆搜索区域进行光子密度计算；4)通过采用OTSU方法自适应计算分段阈值分离信号光子与噪声光子，并采用K最近邻距离去除离散噪声点。与现有技术相比，本发明不受背景噪声光子不均匀的影响，自适应较强，不仅可以随着斜率自适应地改变搜索椭圆的方向，而且可以改变大小，并且使用分段阈值来分离每个段的信号光子和噪声光子，进一步去除粗去噪后残留的少量离散噪声点，本发明方案信号提取较完整，去噪精度高、效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113790711B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111060978.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种无人机低空飞行位姿无控多视测量方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：基于相机标定获取相机的内方位参数；同时采用五点相对定向解析算法求解本质矩阵，获取相机的外方位参数初值；步骤S2：采用相对定向参数优化算法进行位姿参数估算，包括通过共面条件方程确定的误差方程和约束条件方程，采用间接平差方法求解未知参数，进行位姿参数估算；步骤S3：采用绝对定向算法将模型坐标系转换为自定义局部物方坐标系；步骤S4：无人机飞行参数解算。与现有技术相比，本发明可应用于无控制点的位姿测量场景，适用性更强，且测量精度达到毫米级。
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公开(公告)号：CN113790710B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111060501.5
申请日：2021-09-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种高速视频水下结构三维定位验证方法及装置，该方法基于全站仪测量的实际目标点坐标，对高速视频水下结构三维定位算法解算的目标点坐标进行精度验证，该精度验证包括检核点误差验证、多介质成像验证以及标准检校板验证。与现有技术相比，本发明的验证方法可对高速视频水下结构三维定位算法进行系统性的精度验证，具有可靠高的优点。
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公开(公告)号：CN113506257B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110748123.3
申请日：2021-07-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应窗口匹配的裂缝提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建视频测量网络，获取在钢筋混凝土柱的裂缝扩展实验中混凝土石柱破坏过程的序列影像；2)采用基于纹理方差的自适应窗口匹配方法进行序列影像的跟踪匹配；3)根据立体标定和三维重建获得混凝土石柱表面的序列三维点云，通过对三维点云进行时空分析，得到测量时段内任意时刻的位移场和应变场，完成裂缝提取。与现有技术相比，本发明具有匹配准确快速、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN113504942B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110848486.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种组合式高速序列影像数据处理并行计算方法，该方法采用分布式并行计算模型对高速序列影像数据进行并行计算；所述分布式并行计算模型包括主控机、高速相机、多台由主控机控制并分别与每台高速相机连接的工控机；所述工控机装有用于支持影像序列跟踪和匹配的并行计算的多核CPU或多核GPU；所述多核CPU采用CPU并行计算模型，所述多核GPU采用GPU并行计算模型。与现有技术相比，本发明具有效率高，实时性强，精度高等优点。
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公开(公告)号：CN114758123A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210288788.5
申请日：2022-03-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像目标样本增强方法，包括：步骤S1、获取遥感影像，并对遥感影像中的目标进行多边形标注和矩形框标注，并将数据集划分为训练集和测试集；步骤S2、将多边形标注后的分割图像和原始影像输入至基于生成对抗网络的pix2pix模型中进行循环训练，生成含有目标的第一遥感影像以及该影像为真实影像的概率；步骤S3、将多边形标注后的分割图像和原始影像输入至基于局部‑全局判别器的pix2pix模型中进行训练，生成第二遥感影像；步骤S4、在第二遥感影像数据集和原始数据集中随机各选择一张影像进行变换处理，采用复制‑粘贴策略进行影像混合，得到最终的目标增强影像。与现有技术相比，本发明能够生成高分辨率的且细节信息丰富影像，提高了样本的丰富性和多样性。
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