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公开(公告)号：CN117216178A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311467096.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种地形图街道的绘制方法、装置、电子设备及介质，涉及地形图绘制领域，该方法包括：获取目标区域的待处理图像数据；基于居民地的区域位置信息，提取各路段中的第一类路段和第二类路段；基于居民地的区域边界与第二类路段的相交位置，对第二类路段进行拆分，得到拆分后的第二类路段中的子类路段；根据第一类路段和子类路段的位置信息，对第一类路段和子类路段进行合并，得到目标区域的初级地形图街道。按照预设道路等级分类规则，对目标区域的初级地形图街中的各路段的道路等级进行分类，得到目标地形图街道。该方法能够在提升地形图判绘过程效率的同时，减少人为判绘过程造成的数据错误。
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公开(公告)号：CN117194432A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311215379.3
申请日：2023-09-20
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/26 , G06F16/2455
Abstract: 本发明提供了一种基于哈希表的全要素规则化方法、装置、电子设备及介质，包括：获取待规则化的原解译矢量文件，并遍历原解译矢量文件所包含的要素得到原面要素集合和原环要素集合；基于原面要素集合和原环要素集合分别构建点环哈希表、环面哈希表和邻接要素重叠点集合；对原解译矢量文件进行简化处理得到新解译矢量文件，并遍历新解译矢量文件所包含的要素得到新环要素集合；根据原环要素集合、新环要素集合、点环哈希表和邻接要素重叠点集合确定目标重叠点集；根据原面要素集合、环面哈希表和目标重叠点集，确定规则化后的目标解译矢量文件。本发明针对全要素邻接情况有效，可有效提升密集情形下的矢量简化效率和可视化结果。
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公开(公告)号：CN117192582A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311474974.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 河南航天宏图信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供了一种GNSS位移数据的改进切线角实时监测方法、装置及设备，涉及切线角监测技术领域，包括：获取当前阶段的位移‑时间数据序列，并确定当前阶段的位移‑时间数据序列所属的变形阶段和平均速度；根据前一阶段的位移‑时间数据序列的切线角计算参数，判断是否利用当前阶段的平均速度更新前一阶段的平均速度；如果是，则利用当前阶段的平均速度，对当前阶段的位移‑时间数据序列进行量纲转换得到时间‑时间数据序列；根据当前阶段的时间‑时间数据序列确定当前阶段的切线角计算结果。本发明可以提高切线角计算结果的稳定性，避免切线角计算结果出现较大的波动，还可以实现切线角动态计算，更好地应对复杂多变的位移‑时间数据序列。
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公开(公告)号：CN116051614B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310315140.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种线状要素的多维度综合形状匹配度计算方法和装置，涉及电子地图的技术领域，包括：获取多源线状要素数据；对多源线状要素数据中的目标线状要素数据进行叠加分析，确定出目标线状要素之间的重叠区域，其中，目标线状要素单线数据为多源线状要素数据中任意两种来源的线状要素数据；基于重叠区域对应的线状要素数据，确定出重叠区域对应的线状要素数据之间的特征参数，其中，特征参数包括：长度比，均值比，标准差比和扭角比；基于特征参数，确定出重叠区域对应的线状要素数据之间的匹配度，解决了现有技术中线状要素匹配准确率较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN117033366A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311294674.2
申请日：2023-10-09
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/28 , G06F16/36 , G06F16/38 , G06F16/387 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的泛在时空数据交叉验证方法及装置，包括：获取多源时空数据，并对多源时空数据的坐标和时间进行统一；基于坐标和时间统一的多源时空数据构建时空知识图谱；对时空知识图谱进行实体空间信息验证和实体时间序列信息验证，得到高质量时空知识，并将所述时空知识存入时空数据库。本发明缓解了多源数据质量良莠不齐、来自不同数据源的知识重复、知识间的关联不够明确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992792A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311244239.9
申请日：2023-09-26
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种外围风场与风切变模型的拟合方法、装置及电子设备，涉及航空飞行技术领域，包括：建立风切变微下击暴流涡环模型，并基于风切变微下击暴流涡环模型计算涡环数据；其中，风切变微下击暴流涡环模型包括主涡环和镜像涡环，主涡环和镜像涡环相对于地面镜像，涡环数据包括风场分量；基于涡环数据构建风切变微下击暴流离散数据模型；获取风切变微下击暴流离散数据模型中的涡环数据以及外围风场数据，并将涡环数据和外围风场数据进行拟合得到拟合风场数据。本发明能够预判风场变化对飞行器起飞、降落、着陆阶段产生的影响，减少飞行安全问题。
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公开(公告)号：CN112164006B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202011028940.3
申请日：2020-09-25
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本申请实施例提供一种影像匀色方法、装置、电子设备及存储介质，涉及影像匀色技术领域。该方法包括待处理影像和模板影像的相交区域并进行采样，以获得相交区域的第一统计信息和第二统计信息；对待处理影像进行高斯金字塔采样和拉普拉斯金字塔采样，以获取顶层高斯金字塔影像和顶层拉普拉斯金字塔影像；利用第一统计信息、第二统计信息对顶层高斯金字塔影像对应的图像块进行匀色变换，以获取匀色后顶层高斯金字塔影像；利用顶层拉普拉斯金字塔影像对匀色后顶层高斯金字塔影像进行重建，以得到还原影像；通过金字塔层级进行影像匀色和恢复重建，具有较高的稳定性，解决现有方法无法实时、快速地解决数据量大、色彩差异较大的影像的匀色问题。
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公开(公告)号：CN116704376B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310973995.9
申请日：2023-08-04
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种基于单卫星图像的nDSM提取方法、装置及电子设备，包括：获取目标区域的单卫星图像和单卫星图像对应的翻转卫星图像；通过预先训练得到的nDSM提取网络，基于单卫星图像和/或翻转卫星图像，确定目标区域的目标nDSM值和目标高度分类图；其中，目标高度分类图用于区分目标区域内的建筑区域和非建筑区域；根据目标nDSM值和目标高度分类图，确定目标区域的高度估计结果。本发明可以仅基于单卫星图像，实现端到端直接输出nDSM值，还可以有效提高估计目标区域高度的准确度。
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公开(公告)号：CN116562462B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310729192.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种森林火险预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：获取研究区的森林火灾致险数据；通过修正前后布隆‑戴维斯模型，根据气象预测数据计算森林火险气象指数；对社会数据进行无量纲处理以得到暴露度因子和危险性因子的归一化数据，并通过森林火险社会因子综合模型，根据归一化数据计算森林火险社会指数；对森林火险气象指数和森林火险社会指数建立森林火险模型，并计算得到研究区的森林火险指数，以根据森林火险指数通过构建不同地理位置的研究区森林火险等级对应的火险指数阈值，得到森林火险等级预报图。本发明可以显著提高森林火险预测的准确性，能够直观地表征研究区森林火险预测结果的分布情况。
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公开(公告)号：CN116664959A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310935333.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/36 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多源卫星遥感的无样本农作物分类方法及装置，包括：获取研究区对应的当前雷达影像数据集和当前光学影像数据集，以构建当前时间序列影像数据集；通过农作物分类模型基于当前时间序列影像数据集确定农作物分类提取结果；农作物分类模型是基于历史时间序列影像数据集和农作物样本训练得到的，历史时间序列影像数据集是融合历史雷达影像数据集和历史光学影像数据集构建得到的，农作物样本是利用无监督分类模型基于历史时间序列影像数据集生成的。本发明不仅可以显著提高农作物分类的准确度和稳定性，而且无需耗费较多时间成本用于构建训练农作物分类模型所需的样本，从而显著提高农作物分类模型的训练效率。
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