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公开(公告)号：CN110765331B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201910707870.5
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及一种时空数据的检索方法及系统，属于大数据技术领域。本发明将三维时空网格编码、兴趣维度与HBase行键融合，构建了新型行键索引结构，结合HBase运行机制按照新型的行键索引结构对时空数据进行检索，由于该行键索结构中包含有三维时空网格编码以及多个兴趣维度，能够大大减少检索范围，提高检索效率，且过程简单、易实现。
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公开(公告)号：CN116681911A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310299471.6
申请日：2023-03-24
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的异源遥感影像匹配方法，属于影像匹配技术领域。本发明通过对特征点位置进行编码，并将编码结果和特征点描述符组合后形成影像的初始特征向量，使得初始特征向量中能够包含有特征点的位置信息，以提高后续的匹配的准确性；然后采用交替排列的自注意层和交叉注意层实现待匹配影像的特征聚合，充分利用特征点位置信息和上下文信息；最后利用待匹配的两幅影像的各聚合特征的内积运算结果进行匹配，能够联合推理出潜在的匹配点对并剔除误匹配点，大大提高了配准精度。
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公开(公告)号：CN110334656B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910611203.7
申请日：2019-07-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及基于信源概率加权的多源遥感图像水体提取方法及装置，属于多源遥感图像处理技术领域，通过对目标图像进行重叠分块，对每个图像块进行语义分割处理，确定每个图像块中的每个像素对应类别标签的概率，所述类别标签至少分为水体标签和背景标签，对每个图像块进行信源分类，得到每个图像块对应的信源概率分布，对目标图像中的每个像素，搜索该像素在其所处若干个图像块中对应类别标签的概率，并结合信源概率分布进行加权平均计算，得到每个像素的类别标签，从而得到所有像素的类别标签以完成水体提取，解决现有利用多源遥感图像提取水体信息的方法存在精确度差的问题。
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公开(公告)号：CN112364137A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010916094.2
申请日：2020-09-03
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/387
Abstract: 本发明涉及一种空间目标态势的知识图谱构建方法，属于空间目标态势研究领域，该方法利用了知识图谱技术，将空间目标态势的数据转化为结构化和形式化的知识，从空间目标的基础关系、空间关系和时间关系三方面出发，进行了空间目标关系的多层次语义解析，对空间目标关系进行规范化和形式化描述，完成空间目标态势中“数据‑信息‑知识”的转化过程，构建了形式化的知识图谱表示，使用户能够非常容易的理解空间目标态势，满足了不同层次用户对空间目标态势的直观理解和认知需求。
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公开(公告)号：CN110765331A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910707870.5
申请日：2019-08-01
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/909 , G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及一种时空数据的检索方法及系统，属于大数据技术领域。本发明将三维时空网格编码、兴趣维度与HBase行键融合，构建了新型行键索引结构，结合HBase运行机制按照新型的行键索引结构对时空数据进行检索，由于该行键索结构中包含有三维时空网格编码以及多个兴趣维度，能够大大减少检索范围，提高检索效率，且过程简单、易实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110133670A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810136470.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S17/08 , G01S7/48 , G01F23/292 , G01F23/00
Abstract: 本发明涉及一种机载激光测深接收波形的去噪处理方法及其系统，具体包括获取待处理波形，根据所述波形估算对应待测水深，并基于估算结果将对应待测水深至少分为深水和浅水；对对应待测水深为深水的波形采用平均差平方函数法处理，对对应待测水深为浅水的波形采用理查德森-露西去卷积法处理。本发明的方法通过计算接收波形的有效长度，并用于近似估计水深；然后依据水深近似值对接收波形采取不同的预处理方式，使预处理更具针对性，处理结果及去噪效果更好。
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公开(公告)号：CN113281716B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110282589.9
申请日：2021-03-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明提供了一种光子计数激光雷达数据去噪方法，属于激光雷达数据处理技术领域。本发明通过对原始光子数据进行四叉空间分割，将原始光子数据构成的空间转化为四叉树结构，然后计算原始光子数据中每个光子的隔离深度，并将隔离深度小于设定的深度阈值的光子标记为噪声光子并去除，从而从原始光子数据中获得信号光子，本发明方法能够从不同信噪比的原始数据中准确提取信号光子，使准确、高效去除光子计数激光雷达数据中的噪声成为可能。
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公开(公告)号：CN110134976B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN201810135621.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种机载激光测深信号提取方法及系统，为解决信号提取时易与噪声混淆和提取精度受限于系统采样间隔等问题，提出一种基于信赖域算法的机载激光测深信号提取方法。首先计算接收波形的有效长度，用于近似估计水深；然后依据水深近似值对接收波形采取不同的预处理方式，进而对波形逐级检测实现信号粗提取；精提取以粗提取结果为初值，利用基于信赖域算法的非线性最小二乘拟合对波形进行分解。实验结果表明，粗提取能够处理不同形状的波形，结果的可靠性高，精提取可进一步提高提取精度，将部分信号的提取精度精确至子采样间隔，并对错误的初值具有一定的修正作用。
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公开(公告)号：CN113281716A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110282589.9
申请日：2021-03-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明提供了一种光子计数激光雷达数据去噪方法，属于激光雷达数据处理技术领域。本发明通过对原始光子数据进行四叉空间分割，将原始光子数据构成的空间转化为四叉树结构，然后计算原始光子数据中每个光子的隔离深度，并将隔离深度小于设定的深度阈值的光子标记为噪声光子并去除，从而从原始光子数据中获得信号光子，本发明方法能够从不同信噪比的原始数据中准确提取信号光子，使准确、高效去除光子计数激光雷达数据中的噪声成为可能。
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公开(公告)号：CN111506759B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202010144544.0
申请日：2020-03-04
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于深度特征的影像匹配方法及装置，属于深度学习和图像处理技术领域。本发明采用的预训练的卷积神经网络来构建基准影像深度特征数据库，使得在训练样本不足时，能够利用预训练卷积神经网络对图像深度特征进行有效提取，从而提高基准影像深度特征数据库中特征的有效性，以此提高图像匹配的鲁棒性。
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