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公开(公告)号：CN115641506A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211375580.3
申请日：2022-11-04
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 北京空间飞行器总体设计部 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于拌合站图像处理技术领域，公开了基于深度学习的拌合站遥感影像识别方法、系统及应用。该方法包括以下步骤：利用目标检测算法对拌合站样本数据训练，得到推理模型；利用推理模型对高分遥感影像进行拌合站检测；通过像素点坐标转换经纬度坐标获得拌合站坐标，获取拌合站定位信息。本发明提供的深度学习算法识别率能够达到90％以上，识别效果准确度高。拌合站在非城市地域通常为交通领域建筑，通过分析拌合站的密集程度可知附近有大量的交通设施在建设，对于后续的道路养护可以提供参考，并减少养护公司对该地区人员投入。替换拌合站，可以做地物提取，识别其他类型的建筑物，减少人工操作，提高效率。
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公开(公告)号：CN115660939A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211375589.4
申请日：2022-11-04
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 北京空间飞行器总体设计部 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于地理信息与图像数据读取呈现技术领域，公开了光学遥感数据批量处理的方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：对待处理影像进行处理，以及进行影像间的同名连接点匹配；进行水平方向的误差、高程方向的误差、平面精度误差计算；在CPU中影像正射纠正、多光谱和全色数据的融合、波段剔除、匀光匀色处理；在镶嵌中镶嵌线进行计算，同时输出影像金字塔；检测影像质量，同时检测镶嵌线；分割影像，获得分组影像的分幅范围；镶嵌中间影像，达到目标全范围的分幅影像。本发明实际过程中多数步骤在CPU的不同核心中计算，储存在内存中，大大减少落盘所消耗时间，并且适当的人工干预计算机处理过程增加影像的准确性。
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公开(公告)号：CN115660939B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211375589.4
申请日：2022-11-04
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 北京空间飞行器总体设计部 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于地理信息与图像数据读取呈现技术领域，公开了光学遥感数据批量处理的方法、系统、设备及存储介质。该方法包括：对待处理影像进行处理，以及进行影像间的同名连接点匹配；进行水平方向的误差、高程方向的误差、平面精度误差计算；在CPU中影像正射纠正、多光谱和全色数据的融合、波段剔除、匀光匀色处理；在镶嵌中镶嵌线进行计算，同时输出影像金字塔；检测影像质量，同时检测镶嵌线；分割影像，获得分组影像的分幅范围；镶嵌中间影像，达到目标全范围的分幅影像。本发明实际过程中多数步骤在CPU的不同核心中计算，储存在内存中，大大减少落盘所消耗时间，并且适当的人工干预计算机处理过程增加影像的准确性。
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公开(公告)号：CN115292529B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211140168.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于卫星影像处理技术领域，公开了影像自动处理及成果自动入库方法、系统、设备及介质。该方法包括：根据筛选条件进行数据选择与推送，将筛选出在设定范围内的原始影像，存储到指定的分布式存储的文件夹中；根据筛选出来的原始影像数据，自动进行多次解压；解压后，在当前文件夹中标识文件；遥感影像自动化处理，获得高分辨率的成果影像；对获得地成果影像自动入库与检索。本发明通过分布式存储的利用，将海量数据进行高效的管理。通过本发明解决了还要原始遥感数据无法得到充分利用、处理效率不高、成果数据复用率低的问题。
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公开(公告)号：CN113789743B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202111196867.5
申请日：2021-10-14
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 发明属于交通路障领域，为一种自动除潮的路障伸缩桩，一种自动除潮的路障伸缩桩,包括壳体，所述壳体上方设有纵向伸缩腔，所述纵向伸缩腔内设有纵向伸缩装置，纵向伸缩装置用于将伸缩桩抬起或收回，所述壳体左侧设有横向传动腔，所述横向传动腔内设有横向传动装置，横向传动装置用于对伸缩桩进行左右移动。本发明在需要用到伸缩桩时，利用同一个电机，驱动伸缩桩在完全伸出后，纵向和横向传动分别脱离和啮合，使得伸缩桩在完成伸出形成路障这一基础上，通过调节横向锥齿轮与之啮合，从而实现伸缩桩的可移动性，使得伸缩路障不仅能作为固定路障使用，还能改变间距大小形成车辆限宽路障，且利用电机在工作的同时驱动下方冷凝装置，增加空气与冷凝装置接触的速率和面积，有效对装置进行除潮处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115292529A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211140168.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于卫星影像处理技术领域，公开了影像自动处理及成果自动入库方法、系统、设备及介质。该方法包括：根据筛选条件进行数据选择与推送，将筛选出在设定范围内的原始影像，存储到指定的分布式存储的文件夹中；根据筛选出来的原始影像数据，自动进行多次解压；解压后，在当前文件夹中标识文件；遥感影像自动化处理，获得高分辨率的成果影像；对获得地成果影像自动入库与检索。本发明通过分布式存储的利用，将海量数据进行高效的管理。通过本发明解决了还要原始遥感数据无法得到充分利用、处理效率不高、成果数据复用率低的问题。
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公开(公告)号：CN115494500A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211177774.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于遥感与公路防灾减灾数据识别技术领域，公开了基于遥感干涉测量的采空区快速探测方法、系统及应用。所述基于遥感干涉测量的采空区快速探测方法包括：通过影像预处理、基线估算、主辅影像配准、干涉图生成、去平地效应、干涉滤波、相位解缠、轨道精炼、相位转形变及地理编码、公路沿线形变提取，提取公路沿线形变图，根据所述公路沿线形变图对公路沿线进行沉降探测，判别公路发生沉陷位置是否位于采空区。与现有技术相比本发明利用遥感技术对公路沿线进行沉降监测具有实现简单、快捷、费用低、监测精度高、监测范围大、自动化程度高等优点。本发明借助遥感卫星，通过重复对目标区域的测量，能够快速获取到公路沿线微小的形变。
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公开(公告)号：CN115455218A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210957034.4
申请日：2022-08-10
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司 , 北京晋泽数创科技有限公司 , 中咨数据有限公司
Abstract: 本发明提供一种公路图像分布式存储方法、搜索方法及装置，该公路图像分布式存储方法包括：获取待存储的公路图像对应的第一字符串，所述第一字符串用于表征所述公路图像的待存储内容；确定所述第一字符串对应的第一哈希值；确定所述第一哈希值映射的映射哈希值；将所述映射哈希值作为所述第一字符串的分布式索引，存储所述映射哈希值和所述第一字符串。本发明通过基于待存储的公路图像对应的第一字符串执行Hash计算，获取对应的映射哈希值，可以保证大量的公路图像均衡分布式存储，进而可以防止因数据存储不均衡而导致的图像检索效率下降，有效提高存储和搜索的效率。
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公开(公告)号：CN115358486A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211140049.8
申请日：2022-09-20
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明属于港口货运量数据识别技术领域，公开了基于立体卫星影像的港口货运量预测方法、系统及应用。以光学立体卫星影像和地理参考数据为数据源，以包括集装箱堆场和散货堆场的港口货运堆场为对象，在卫星影像上进行区域网平差处理；基于区域网平差处理后的卫星影像，生成数字表面模型和数字正射影像；利用生成的数字表面模型和数字正射影像，进行典型港口区域集装箱堆场和港口散货堆场的三维建模，以建立的三维模型为基础进行港口集装箱堆场三维模型体积计算、港口散货堆场三维模型体积计算，获取货运量信息。经过与真实体积进行比较，本发明高景1号和高分七号港口集装箱堆场的三维体积计算精度均优于75%。
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公开(公告)号：CN114821376B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210735764.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 中咨数据有限公司 , 中国公路工程咨询集团有限公司 , 内蒙古北疆交通建设开发有限公司 , 中咨公路养护检测技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，包括S1获取无人机影像；S2对获取的无人机影像进行预处理，得到预处理后的无人机影像；S3基于预处理后的无人机影像进行特征提取，得到无人机影像的特征信息；S4将无人机影像的特征信息输入到训练好的神经网络模型，得到地质灾害提取结果。本发明上述实施方式提出了一种基于深度学习的无人机影像地质灾害自动提取方法，能够基于获取的无人机影像进行预处理和特征提取，同时基于训练好的神经网络模型进行自适应的地质灾害识别，提取相应的地质灾害检查信息，有助于提高地质灾害检测的效率和准确性，同时有效地降低了人力成本和提高了地质灾害检测的智能化水平。
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