基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法

    公开(公告)号:CN111145157B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN201911375647.1

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法,自动化实现对道路轨迹的定量化质量检查,辅助道路数据的更新与优化;步骤如下:1)依据道路形态特征,在道路特征点处打断,生成简单路段结构;2)依据路段结构特征构建通用道路横断面模型;3)获取路段结构对应的影像数据块数据。4)建立影像块坐标系,进行道路横断面模型与影像间的模板匹配,得到道路匹配点。5)经RANSAC最小二乘曲线拟合误差计算后,得到影像中实际的道路提取结果。6)实际道路提取结果与路段结构相似性匹配;7)结合每条道路中路段结构的相似性匹配结果进行综合性评价,筛选出“问题道路”,用于道路数据质量评估及数据进一步修改与更新。

    一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法

    公开(公告)号:CN111189424A

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201911375605.8

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法,包括:1)指定平面坐标系,读取道路数据的节点位置信息;2)根据道路的功能、等级等条件,确定多级的搜索半径集;3)以多级搜索半径分别对道路数据进行弯曲程度检测,识别出道路数据中弯曲程度较大的部分;4)结合每条道路的局部分析结果进行综合性评价,筛选出弯曲程度较大的道路。通过本发明可以快速、准确、高效地对道路线形进行弯曲程度检测,识别出道路中弯曲程度较大的部分,并对道路的弯曲程度进行定量化的描述,可用于对道路数据进行线形检测,减轻人工核查的工作负担,提升线形检查的准确率,为道路的改扩建提供参考,切实提高公路的通行能力和服务水平。

    一种利用InSAR形变监测滑坡风险的评估方法

    公开(公告)号:CN115079170A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210549635.1

    申请日:2022-05-17

    Abstract: 本公开提供了一种利用InSAR形变监测滑坡风险的评估方法,包括:对获取的SAR影像数据集进行影像对筛选;对影像对进行差分干涉处理,根据阈值选择相干点进行时序形变相位求解,得到研究区域的时序形变值;根据时序形变值,结合实际情况选择研究区域的滑坡风险因子;根据选择的滑坡风险因子,采用层次分析方法建立层次结构模型,确定各图层及各滑坡风险因子之间的权重;将图层进行预处理,获得相同像元大小的评价图层;根据权重和评价图层,获得每个评价单元的评价值及最终的评价指数,并通过综合指数分析得到总体评价结果。本公开对潜在滑坡隐患进行早期识别、圈定高风险区域以便有针对性地制定科学防范措施,有效减少滑坡灾害造成人员伤亡和财产损失。

    一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法

    公开(公告)号:CN111189424B

    公开(公告)日:2021-08-17

    申请号:CN201911375605.8

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于多级搜索半径的道路数据弯曲程度检测方法,包括:1)指定平面坐标系,读取道路数据的节点位置信息;2)根据道路的功能、等级等条件,确定多级的搜索半径集;3)以多级搜索半径分别对道路数据进行弯曲程度检测,识别出道路数据中弯曲程度较大的部分;4)结合每条道路的局部分析结果进行综合性评价,筛选出弯曲程度较大的道路。通过本发明可以快速、准确、高效地对道路线形进行弯曲程度检测,识别出道路中弯曲程度较大的部分,并对道路的弯曲程度进行定量化的描述,可用于对道路数据进行线形检测,减轻人工核查的工作负担,提升线形检查的准确率,为道路的改扩建提供参考,切实提高公路的通行能力和服务水平。

    基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法

    公开(公告)号:CN111145157A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911375647.1

    申请日:2019-12-27

    Abstract: 本发明公开了基于高分辨率遥感影像的路网数据自动化质量检查方法,自动化实现对道路轨迹的定量化质量检查,辅助道路数据的更新与优化;步骤如下:1)依据道路形态特征,在道路特征点处打断,生成简单路段结构;2)依据路段结构特征构建通用道路横断面模型;3)获取路段结构对应的影像数据块数据。4)建立影像块坐标系,进行道路横断面模型与影像间的模板匹配,得到道路匹配点。5)经RANSAC最小二乘曲线拟合误差计算后,得到影像中实际的道路提取结果。6)实际道路提取结果与路段结构相似性匹配;7)结合每条道路中路段结构的相似性匹配结果进行综合性评价,筛选出“问题道路”,用于道路数据质量评估及数据进一步修改与更新。

    基于遥感图像的沙丘形状提取方法和装置

    公开(公告)号:CN114494319B

    公开(公告)日:2025-04-04

    申请号:CN202210264843.7

    申请日:2022-03-17

    Abstract: 本公开提供了一种基于遥感图像的沙丘形状提取方法和装置,所述方法包括:获取目标沙丘的遥感图像;对所述遥感图像进行裁剪,将所述遥感图像裁剪为预设尺寸的标准图像集;对所述标准图像集进行预处理,生成待识别图像集;将所述待识别图像集按照预设顺序输入到预先训练的沙丘形状提取模型,输出对应的识别图像集;对所述识别图像集进行重叠裁剪,并按照所述预设顺序进行拼接,生成识别结果图像,所述识别结果图像包括了目标沙丘的边缘形状。以此方式,能够精确把握沙丘位置信息,同时能够精准预测沙丘形状。

    一种基于线阵图像的道路病害检测方法及装置

    公开(公告)号:CN118279241A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410239106.0

    申请日:2024-03-01

    Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于线阵图像的道路病害检测方法及装置。应用于道路病害检测技术领域,所述方法包括:采集道路线阵图像数据;将训练后的道路病害检测模型打包为ONNX格式的检测文件;将所述道路线阵图像数据输入至所述ONNX格式的检测文件进行图像检测,得到道路病害检测结果;以及计算病害的影响面积。以此方式,本公开在车载路况检测过程中,可以自动对水泥路面的裂缝、破碎板和坑洞,以及沥青路面的横纵向裂缝、网裂和坑槽等病害实时自动检测,有效提升了模型的检测精度,推理速度快,同时得到的检测模型打包为ONNX文件便于部署,并且自动计算影响面积,为自动路面破损分析提供了初始数据,节省了人工。

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