-
公开(公告)号：CN113777590A
公开(公告)日：2021-12-10
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。
-
公开(公告)号：CN113507602A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110732172.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种高速视频测量系统中的软硬件同步控制方法，该方法通过一个主控机和一个同步触发电路同时控制两个以上的高速相机来实现同步采集序列高速影像，所述同步控制方法包括：步骤1)开始采集过程；步骤2)开始存储过程；步骤3)停止采集过程。与现有技术相比，本发明解决了现有分体式高速视频测量系统的多个高速相机彼此独立工作，导致输出图像不能同步的问题，提高了高速视频测量的准确性。
-
公开(公告)号：CN112835877A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202010841018.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/215 , G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F17/18 , G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向公共突发事务的疫情大数据清理方法，包括以下步骤：1)获取病例位置数据，并采用病例位置数据清洗策略，对该病例位置数据进行数据清洗；2)获取区县统计数据，并采用区县统计数据清洗策略，对该区县统计数据进行数据清洗；3)根据数据清洗后的病例位置数据和区县统计数据，获得疫情大数据；病例位置数据清洗策略包括：S11：获取官方发布的原始疫情数据，构建第一病例位置数据；S12：从第三方平台中获取病例位置数据，作为第二病例位置数据；S13：进行数据匹配，如果匹配成功，则获得数据清洗后的病例位置数据，否则，进行数据核对处理。与现有技术相比，本发明可以实现疫情数据的快速获取、有效清洗和高效管理。
-
公开(公告)号：CN111174753B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201911384277.8
申请日：2019-12-28
Applicant: 同济大学
IPC: G01C3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于有理函数模型的光学影像与激光测高数据平差方法，该方法包括以下步骤：S1：获取相对应的光学影像数据和激光测高数据；S2：建立光学影像数据和激光测高数据的有理函数模型；S3：根据有理函数模型，构建包含待求参数的偏差补偿模型，建立光学影像和激光测高数据的联合平差模型，该联合平差模型中包括虚拟控制点的误差方程，虚拟控制点为光学影像和激光测高数据的对应点；S4：采用基于partial‑EIV模型的总体最小二乘法对联合平差模型进行求解，获取偏差补偿模型的待求参数；S5：根据偏差补偿模型，获取影像的高程定位结果。与现有技术相比，本发明具有平差精度高，有效提高了影像的高程定位精度等优点。
-
公开(公告)号：CN112185579A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010840941.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于元胞自动机的新冠密切接触人员数据获取方法，包括：步骤1：获取病例身份信息并查询病例的轨迹信息；步骤2：针对病例轨迹点，获取缓冲区，确定搜索范围；步骤3：以选定的缓冲区范围为元胞空间，以在该范围内来往的人员为元胞，确定元胞自动机的邻域大小；步骤4：根据密切接触判断条件，形成元胞自动机搜索机制，通过多时段的轨迹分析，获得密切接触人员数据；步骤5：对密切接触人员进行预警。与现有技术相比，本发明具有有效搜索区域内的新冠密切接触人员、适用性强、实用性好等优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112185577A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010830366.7
申请日：2020-08-18
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/9537 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及一种面向高校疫情防控的日常位置与行程数据控制方法，通过设置每日信息上报问卷模块、返校申请问卷模块、返校行程备案问卷模块、返校个人承诺书备案问卷模块、返校出发问卷模块和返校国内换乘点打卡问卷模块，获取学生的日常位置信息和返校行程数据，根据所述日常位置信息和返校行程数据进行分析，并将分析结果发送至中心服务器以提供疫情数据支持。与现有技术相比，本发明具有保证高效疫情防控数据的实时性、提高学生返校的安全性等优点。
-
公开(公告)号：CN111722922A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010450645.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种GPU并行加速的卫星影像区域网平差方法和装置，方法包括以下步骤：1)根据卫星影像及其对应的RPC文件，构建卫星影像的有理函数模型；2)获取虚拟地面控制点，采用GPU并行加速的区域网平差求解方法，进行卫星影像区域网平差；GPU并行加速的区域网平差求解方法具体为，构建改化法方程，根据分块迭代求逆算法，通过GPU并行计算，求解改化法方程，并将求解后的改化法方程代入有理函数模型中进行平差计算。与现有技术相比，本发明可以有效减少内存需求，提高大规模平差计算效率，区域网平差后的精度达到亚像素级，满足高精度制图接边要求。
-
公开(公告)号：CN111242050A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010043769.7
申请日：2020-01-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向大尺度复杂场景下遥感影像的自动变化检测方法，包括以下步骤：S1：获取前后时相的遥感影像数据对；S2：从遥感影像数据对中提取特征点，并进行影像配准；S3：基于配准后的遥感影像数据对，通过差值法获取差值影像；S4：提取差值影像的显著度，生成变化类伪训练样本和不变化类伪训练样本；S5：将变化类伪训练样本和不变化类伪训练样本输入分类器中，对步骤S3获取的差值影像进行二值分类，获取关于变化和不变化两种类别的二值检测结果。与现有技术相比，本发明可应用于大尺度复杂场景下遥感影像的变化检测，具有检测识别精度高、效率高等优点。
-
公开(公告)号：CN111080070A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911135113.1
申请日：2019-11-19
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06K9/62 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法，包括：1)对遥感图像进行分类，获取城市土地利用图和驱动因子；2)对城市土地利用图和驱动因子进行系统抽样，获取样本数据；3)利用SEM对采样数据进行训练，建立CA转换规则；4)采用对数似然值、AIC评估转换规则的拟合性能，检验效果；5)建立CASEM新模型，并计算产生城市土地转换概率图；6)基于遥感分类的历史土地利用数据，预测未来每个时间点城市元胞数量；7)使用CASEM模拟预测城市空间格局和扩张过程；8)利用多类指标对模拟结果进行综合评价并输出并保存。与现有技术相比，本发明的基于空间误差的城市土地利用模拟元胞自动机方法能消除模型误差中的空间自相关，提高模拟精度。
-
公开(公告)号：CN111077532A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911156330.9
申请日：2019-11-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于反卷积和高斯分解的地物空间信息获取方法，该方法包括以下步骤：S1：获取卫星激光测高系统的原始波形数据；S2：对原始波形数据进行预处理，该预处理包括背景噪声的估计和随机噪声的去除；S3：对预处理后的波形数据进行反卷积，从反卷积后的波形数据中，提取出符合预设的第一约束条件的第一波形参数；S4：根据第一波形参数，对反卷积后的波形数据进行高斯分解，提取出符合预设的第二约束条件的第二波形参数；S5：根据第二波形参数，获取特定地物空间信息。与现有技术相比，本发明适用于大光斑系统，具有回波分解精度高与测距分辨率度高等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
168
records
(took 0.025 seconds)
