基于虚拟月表环境三维仿真的巡视路径安全性验证方法

    公开(公告)号:CN117592323A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311449822.3

    申请日:2023-11-02

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟月表环境三维仿真的巡视路径安全性验证方法,包括:预处理高分辨率月表地形与光照数据,构建全局和局部环境坐标点数据集;设计多分辨率的全局和局部环境三维建模策略;基于LOOP细分技术处理全局和局部坐标点,实现月表地形三角网分级建模;搭建月表环境三维建模与渲染管线;自适应匹配巡视器车体空间坐标姿态与月表坡度与坡向;实时更新巡视器车体空间坐标姿态和局部环境数据点的光照属性信息,更新车体坐标姿态和光照场景;根据行驶过程的坐标姿态、地形坡度和光照情况判断巡视路线的安全性。与现有技术相比,本发明具有月球环境模拟高真实性、实时更新车体位置与姿态、第一人称判断月表探测路线安全性等优点。

    附加控制点几何约束的星载SAR几何定标方法

    公开(公告)号:CN116520267A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310630003.2

    申请日:2023-05-30

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种附加控制点几何约束的星载SAR几何定标方法,其特征在于,包括以下步骤:采集控制点;基于拟合方法对所述控制点进行拟合,获得控制点的附加几何约束;构建初始SAR对地定位模型;建立具有像素坐标和大地坐标的控制点对数据库;计算所述初始SAR对地定位模型的几何定位误差;建立SAR几何定标模型;求解所述SAR几何定标模型获得几何定标参数,从而实现SAR几何定标。与现有技术相比,本发明具有减小DOM采集控制点的误差、提高SAR几何定标精度等优点。

    一种基于加权可变形卷积目标检测方法和装置

    公开(公告)号:CN115620141A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211319155.2

    申请日:2022-10-26

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于加权可变形卷积目标检测方法和装置,在经典的方法Faster R‑CNN的基础上,进行了以下优化:在特征提取网络ResNet‑101中引入了加权可变形卷积和全局上下文模块;在特征融合网络中,使用了轻量级的特征融合网络替换特征金字塔网络来学习多尺度特征表示;在损失函数中引入位置损失函数,位置损失函数包括宽高比损失函数和交并比损失函数;在后处理过程中,采用基于中心距离的非极大抑制算法。与现有技术相比,本发明可有效提取和增强目标的边界特征,在保证检测精度的同时加快训练速度,预测框的位置和宽高比均更接近于真实框,同时解决了重叠目标漏检的问题。

    一种城市扩张模拟推演的跨模型跨区域跨时间评估方法

    公开(公告)号:CN115510632A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211123939.8

    申请日:2022-09-15

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种城市扩张模拟推演的跨模型跨区域跨时间评估方法,其中方法包括:提取城市土地利用分类图和驱动因子图;基于多种CA建模方法构建CA模型,确定土地转换概率图;基于CA模型模拟各研究区域在校正时期和验证时期的土地利用变化情况,得到校正模拟结果和验证模拟结果;对校正模拟结果和验证模拟结果进行整体评价;提取每个研究区域真实土地模式中的城郊等面积区域并作为掩膜,对校正模拟结果和验证模拟结果进行裁剪,得到等效区域模拟结果;对等效区域模拟结果进行跨模型、跨区域和跨时间的统一评价得到统一评价结果,并与整体评价结果比较。与现有技术相比,本发明具有评估精度更能体现模型实际性能等优点。

    一种海冰信息提取方法
    77.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113739707B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202110908007.3

    申请日:2021-08-09

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种海冰信息提取方法,通过对获取的光子数据进行预处理,结合计算结果对海冰信息进行进一步分类,根据分类情况计算出海冰干舷高度值,并通过对现有积雪深度测量模型结果进行优化并依据其它海冰信息参数,结合阿基米德定律、线性回归函数等计算公式求得海冰厚度值。与现有技术相比,本发明在对卫星初始数据进行校正后,使用较为精确的数据进行了后续处理及筛选,进一步对数据进行了限定,提高了数据的利用率。

    基于卫星遥感多光谱和全色影像融合的地物要素分类方法

    公开(公告)号:CN113887344A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111087032.6

    申请日:2021-09-16

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于卫星遥感多光谱和全色影像融合的地物要素分类方法,具体包括以下步骤:S1、获取目标区域的多光谱影像和全色影像,提取多光谱影像的EMAP空间特征,与多光谱影像进行级联,得到浅层空谱特征;S2、浅层空谱特征作为深度网络的输入,全色影像作为重构输出,通过网络训练得到多分辨率隐层特征;S3、分别提取低分辨率隐层特征、中分辨率隐层特征和高分辨率隐层特征,通过卷积神经网络分别进行特征融合与分类训练,得到目标区域内的地物要素分类结果。与现有技术相比,本发明结合了影像上全局尺度上的浅层特征,和局部尺度上的深度特征,充分挖掘了MS和PAN影像之间的多分辨率隐层特征表达,具有分类精度高、结果鲁棒性高等优点。

    用于木塔抗震稳定性测试的高速视频测量系统及方法

    公开(公告)号:CN113820087A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202111232691.4

    申请日:2021-10-22

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种用于木塔抗震稳定性测试的高速视频测量系统及方法,用于在抗震稳定性测试对待测木塔结构模型进行高速视频测量,木塔结构模型安装在振动实验台上,高速视频测量系统包括高速视频测量设备和工控机,高速视频测量设备的视场覆盖木塔结构模型,高速视频测量设备与工控机进行电连接,木塔结构模型上设有目标跟踪点位,振动实验台对木塔结构模型附加设定的振动频率,工控机根据高速视频测量设备采集的视频信息获取目标跟踪点位的位移时程曲线,进而分析木塔结构的抗震稳定性。与现有技术相比,本发明具有精度高、鲁棒性好等优点。

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