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公开(公告)号：CN111523606A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010351888.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06T7/187 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种道路信息的更新方法，该方法包括：利用特征提取的方式获得道路路面的特征点；将道路类型分为水泥路、沥青路和砂石路三类，对三类的道路进行不同颜色的标注，将沥青路标记为红色，将水泥路标记为蓝色，将砂石路标记为黄色；通过手工标注数据集分别对Wordview‑3、GF‑2以及利用网络爬虫技术的网络地图进行标绘，生成大小不同的两类训练数据集；利用Deeplab、Caffe两种不同的深度学习网络模型，对大小不同的两类训练样本数据进行基于高分遥感影像道路信息提取模型的训练。本发明采用卷积神经网络进行道路信息提取，基于逆地理编码算法的互联网道路信息提取，不同数据源之间数据的融合、分析实现道路信息的快速、准确的更新。
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公开(公告)号：CN111783700A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010642646.5
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种路面异物自动识别预警方法和系统，该方法包括以下步骤：数据采集单元通过各地灾隐患点安装摄像头获取图像信息；将获取的图像信息进行处理，增强源图后像将获取的图像信息中各类特征进行提取；通过结构相似度识别相邻时间段获取的图像信息的差异性；采用数学形态学方法简化提取的特征信息；采用YOLOv2多目标检测识别模型对获取的图像信息中异物是否为机动车辆、非机动车辆和行人进行检测。本发明通过比较图像间在空间结构上的差异同时采用YOLOv2多目标检测识别模型从而识别和检测路面落石及其他地质灾害，解决公路路面及边坡地质灾害自动识别和预测预警的问题，提高图像识别和目标检测精度。
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公开(公告)号：CN111629381A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010463594.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向船舶智能航行的多通信网络智能组网方法，该方法包括分析智能船舶航行中船岸通信业务类型，按照业务特征对通信需求进行等级划分，等级划分分为四个等级；实时分析智能船舶可用通信链路性能，包括覆盖范围、信号强度和传输速率及延时等；根据通信需求的时刻变化，将可用通信链路性能随通信需求的变化进行调整。本发明采用照“控制、决策、感知和动态”四个等级对船舶智能航行大量船岸信息交互需求进行分级管理，优先级从高到低依次为“控制”、“决策”、“感知”、“动态”，并用“优先级、最大可接收传输延时、报文大小、是否需要确认”四个参数量化描述通信任务。
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公开(公告)号：CN111783700B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202010642646.5
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V20/54 , G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种路面异物自动识别预警方法和系统，该方法包括以下步骤：数据采集单元通过各地灾隐患点安装摄像头获取图像信息；将获取的图像信息进行处理，增强源图后像将获取的图像信息中各类特征进行提取；通过结构相似度识别相邻时间段获取的图像信息的差异性；采用数学形态学方法简化提取的特征信息；采用YOLOv2多目标检测识别模型对获取的图像信息中异物是否为机动车辆、非机动车辆和行人进行检测。本发明通过比较图像间在空间结构上的差异同时采用YOLOv2多目标检测识别模型从而识别和检测路面落石及其他地质灾害，解决公路路面及边坡地质灾害自动识别和预测预警的问题，(56)对比文件KR 20200036079 A,2020.04.07CN 103914688 A,2014.07.09CN 109447033 A,2019.03.08CN 110443208 A,2019.11.12CN 107368890 A,2017.11.21CN 108665457 A,2018.10.16CN 110781757 A,2020.02.11CN 108256424 A,2018.07.06US 2019138829 A1,2019.05.09KR 20180058624 A,2018.06.01
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公开(公告)号：CN111398180A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010351859.2
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明提供了一种适于热红外遥感影像的大气补偿方法，包括如下步骤：获取观测影像数据以及配套大气廓线和地表发射率光谱信息，然后进行质量控制和信息提取，再进行信息融合；选择合适的滑动窗口长度以及滑动步长，逐窗口提取相应的大气廓线信息；利用大气辐射传输模型计算各窗口位置的大气参数信息，利用线性或非线性插值的方法计算其窗口内的精细大气参数矩阵；计算窗口函数值的代价函数，然后利用代价函数逐窗口/像元计算其函数值，返回与其对应的各项大气参数，并完成大气修正过程。本发明不仅不依赖任何经验关系和特殊像元，且适用于各类常见地表和大气环境，可实现对大气温度廓线和湿度廓线的同步补偿，具有更高的普适性和实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110990763A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911276841.4
申请日：2019-12-12
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
Abstract: 本发明提供了一种基于大气尺度因子的地表温度估算方法，首先分别基于普朗克定律和辐射传输方程实现双通道辐射能量间的函数表示以及双通道地表温度的表达式，得到修正大气廓线误差的代价函数；然后获取卫星观测辐射数据以及大气廓线产品；并从现有发射率产品中获取目标像元的平均地表发射率；再选定尺度因子代入代价函数进行大气廓线的迭代修正，并以代价函数取最小值时所对应的地表温度作为接近真值，确定大气廓线的尺度修正与地表温度的估算结果。本发明通过迭代修正的方式，实现多种观测条件下的大气水汽修正与地表温度的估算，不依赖任何经验关系，具有更高的反演稳定性和普适性，不但适用极干-极湿大气环境，且能够在多观测角度下保证精度。
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公开(公告)号：CN111935134A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010786578.X
申请日：2020-08-06
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明公开了一种复杂网络安全风险监测方法和系统，该方法综合考虑传统网络安全监测方法局限性、网络安全监测实验问题以及基于人工智能网络安全监测应用等因素。提出利用人工智能技术基于虚拟化网络系统，构建复杂网络环境下的网络安全风险监测实验平台，全方位、高精度、快速的对复杂网络的安全风险进行监测，提高网络系统的安全性。
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公开(公告)号：CN110990763B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911276841.4
申请日：2019-12-12
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
Abstract: 本发明提供了一种基于大气尺度因子的地表温度估算方法，首先分别基于普朗克定律和辐射传输方程实现双通道辐射能量间的函数表示以及双通道地表温度的表达式，得到修正大气廓线误差的代价函数；然后获取卫星观测辐射数据以及大气廓线产品；并从现有发射率产品中获取目标像元的平均地表发射率；再选定尺度因子代入代价函数进行大气廓线的迭代修正，并以代价函数取最小值时所对应的地表温度作为接近真值，确定大气廓线的尺度修正与地表温度的估算结果。本发明通过迭代修正的方式，实现多种观测条件下的大气水汽修正与地表温度的估算，不依赖任何经验关系，具有更高的反演稳定性和普适性，不但适用极干‑极湿大气环境，且能够在多观测角度下保证精度。
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公开(公告)号：CN111523606B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010351888.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 中交信息技术国家工程实验室有限公司 , 中国交通通信信息中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/187 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种道路信息的更新方法，该方法包括：利用特征提取的方式获得道路路面的特征点；将道路类型分为水泥路、沥青路和砂石路三类，对三类的道路进行不同颜色的标注，将沥青路标记为红色，将水泥路标记为蓝色，将砂石路标记为黄色；通过手工标注数据集分别对Wordview‑3、GF‑2以及利用网络爬虫技术的网络地图进行标绘，生成大小不同的两类训练数据集；利用Deeplab、Caffe两种不同的深度学习网络模型，对大小不同的两类训练样本数据进行基于高分遥感影像道路信息提取模型的训练。本发明采用卷积神经网络进行道路信息提取，基于逆地理编码算法的互联网道路信息提取，不同数据源之间数据的融合、分析实现道路信息的快速、准确的更新。
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公开(公告)号：CN111398180B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010351859.2
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国交通通信信息中心 , 中交信息技术国家工程实验室有限公司
Abstract: 本发明提供了一种适于热红外遥感影像的大气补偿方法，包括如下步骤：获取观测影像数据以及配套大气廓线和地表发射率光谱信息，然后进行质量控制和信息提取，再进行信息融合；选择合适的滑动窗口长度以及滑动步长，逐窗口提取相应的大气廓线信息；利用大气辐射传输模型计算各窗口位置的大气参数信息，利用线性或非线性插值的方法计算其窗口内的精细大气参数矩阵；计算窗口函数值的代价函数，然后利用代价函数逐窗口/像元计算其函数值，返回与其对应的各项大气参数，并完成大气修正过程。本发明不仅不依赖任何经验关系和特殊像元，且适用于各类常见地表和大气环境，可实现对大气温度廓线和湿度廓线的同步补偿，具有更高的普适性和实用价值。
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