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公开(公告)号：CN114882293A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210615198.9
申请日：2022-05-31
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于船舶轨迹分类方法领域，具体涉及一种基于AIS数据特征优选的随机森林船舶目标分类方法。该方法以AIS数据作为数据源，首先对AIS数据进行预处理，并根据船舶运动特点从预处理后的轨迹段中提取与速度、加速度、航向以及距离相关的18维特征；然后在随机森林模型的框架下，采用平均不纯度减少的方法评估特征的重要性，根据船舶的总体分类精度对特征进行组合；最后，采用优选的特征组合及随机森林算法对船舶目标进行分类识别。该方法可以高效利用AIS数据蕴含的丰富信息、降低模型的复杂度并且能够较好地区分不同类型的船舶，分类效率优于基于原始特征的随机森林，能够满足船舶目标准确高效的分类识别需求。
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公开(公告)号：CN116664470A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210152638.1
申请日：2022-02-18
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提出一种卫星遥感影像建筑物变化检测方法，属于卫星影像变化检测技术领域。本发明基于训练好的建筑物变化检测模型实现建筑物的提取以及对建筑物是否发生变化的检测，该模型包括主干网络和头部网络。首先通过主干网络提取输入的两个时相遥感影像的多尺度特征，再通过头部网络中的两个建筑物提取网络分别实现两个时相遥感影像的建筑物提取，通过头部网络中的变化检测网络检测两个时相遥感影像的建筑物是否发生变化。相比与现有技术将遥感影像建筑物的提取与变换检测分开进行，本发明通过该模型同时实现建筑物的提取和变化检测，提高了工作效率，同时简化了处理步骤。
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公开(公告)号：CN114969923A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210589657.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于数字地图处理技术领域，具体涉及一种数字地图中道路与建筑物冲突处理方法。本发明首先对建筑物群进行分类，包括第Ⅰ类、第Ⅱ类、第Ⅲ类和第Ⅳ类建筑物群，然后面对建筑物群中的建筑物与道路发生冲突的情况，对发生冲突的建筑物进行受力分析，依据受力分析结果进行移动，若为第Ⅲ类/第Ⅳ类建筑物群，还需进行缩放操作。在处理过程中，以建筑物群为移位单元进行处理，有效保持了建筑物的空间分布模式，且顾及空间约束对空间冲突进行处理，既能够对建筑物进行合理移位，而且对建筑物进行了缩放处理，保持了建筑物群的大小、方向、形状等空间特征，有效处理道路与建筑物之间存在的空间冲突，提高了数字地图产品更新的质量。
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公开(公告)号：CN117237552A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311116353.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T17/05 , G06T19/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于增强地图技术领域，具体涉及一种增强地图点状要素预制件自动生成方法。该方法首先利用目标检测模型进行地图点状符号的识别；然后根据目标检测模型预测时生成的预测框的标签，生成对应类别的预制件，再将预测框的几何中心抽象为该点状符号在图像像素坐标系下的坐标点，并依据图像像素坐标系和虚拟环境坐标系之间的转换关系，计算得到该坐标点在虚拟环境坐标系下的对应点，最后据此对生成的预制件进行重定位，输出对应类别且具有位置信息的预制件。该方法可自动生成增强地图的点状要素预制件，并且生成的预制件具备位置信息，实现了已有地理信息数据的重用，减少了增强地图制作过程中的重复繁琐的工作量，具有一定的可行性与实用性。
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公开(公告)号：CN113804209B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110585843.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种四角格网高精度长距离越野路径规划方法。该方法首先对越野环境进行栅格化处理，然后计算起终点行列号相差绝对值乘积n。判断n值是否大于设定值，若大于，则对像元进行合并操作，以降低整体计算的处理量、提高处理速度，并进行路径规划，得到较优路径；接着在较优路径上提取若干个参样点，且若干个参样点、起点和终点将较优路径划分成若干段分段路径，分别以每段分段路径的两端点为起终点重新进行路径规划，得到若干段较优分段路径，使得每段分段路径的规划都在高精度栅格下完成；最后将各段较优分段路径连通以得到最终路径，从而在满足越野路径规划精度要求的同时提高了运算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113804209A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202110585843.2
申请日：2021-05-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种四角格网高精度长距离越野路径规划方法。该方法首先对越野环境进行栅格化处理，然后计算起终点行列号相差绝对值乘积n。判断n值是否大于设定值，若大于，则对像元进行合并操作，以降低整体计算的处理量、提高处理速度，并进行路径规划，得到较优路径；接着在较优路径上提取若干个参样点，且若干个参样点、起点和终点将较优路径划分成若干段分段路径，分别以每段分段路径的两端点为起终点重新进行路径规划，得到若干段较优分段路径，使得每段分段路径的规划都在高精度栅格下完成；最后将各段较优分段路径连通以得到最终路径，从而在满足越野路径规划精度要求的同时提高了运算效率。
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公开(公告)号：CN113327327A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110578267.9
申请日：2021-05-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种面状水系骨架线自动提取方法，属于计算机地图制图技术领域。本发明综合考虑面状水系与其周围水系之间的空间关系，在剪枝操作引入了空间关系约束，实现了事前骨架线剪枝处理，避免大部分的“V”字连接，维护水系之间的拓扑关系，剪枝操作更加合理；此外，本发明还根据面状水系图结构各路径之间的层级关系确定主次骨架线连接方式，根据空间邻接关系确定I类和II类三角形骨架线连接方式，骨架线提取过程符合人工骨架线提取规律，骨架线提取结果符合地理认知，准确描述了面状水系的地理形态，对不同形态和复杂程度的面状水系均能得到良好的骨架线提取结果。
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公开(公告)号：CN111833415A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010620777.3
申请日：2020-06-30
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T11/60 , G06F40/117
Abstract: 本发明涉及一种电子地图中组合注记的配置方法及装置，属于电子地图技术领域。本发明首先根据电子地图图层属性信息中的不同的属性项生成分注记，然后基于组合注记规范生成初步的几何图形，再根据分注记的变化调整初步几何图形的尺寸，按照指定的几何图形与分注记的相对位置关系将调整后的几何图形与分注记一起显示，以生成符合规范的组合注记。因此，本发明能够以可视化编辑的方式实现电子地图组合注记的配置，解决了传统方法只能表示某些特定注记组合方式的问题，能更加灵活地生成各种地图组合注记，能够应用于地图注记的批量生成，更具普适性。
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公开(公告)号：CN113327327B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110578267.9
申请日：2021-05-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种面状水系骨架线自动提取方法，属于计算机地图制图技术领域。本发明综合考虑面状水系与其周围水系之间的空间关系，在剪枝操作引入了空间关系约束，实现了事前骨架线剪枝处理，避免大部分的“V”字连接，维护水系之间的拓扑关系，剪枝操作更加合理；此外，本发明还根据面状水系图结构各路径之间的层级关系确定主次骨架线连接方式，根据空间邻接关系确定I类和II类三角形骨架线连接方式，骨架线提取过程符合人工骨架线提取规律，骨架线提取结果符合地理认知，准确描述了面状水系的地理形态，对不同形态和复杂程度的面状水系均能得到良好的骨架线提取结果。
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公开(公告)号：CN115063676A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210594360.3
申请日：2022-05-27
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AIS数据的船舶目标分类方法，属于轨迹分类方法技术领域。本发明首先构建用于船舶目标分类的第一输入特征向量和第二输入特征向量，第一输入特征向量和第二输入特征向量简单，可直接从AIS数据中得到，且能兼顾到时空特征，避免了人为干预且复杂的特征工程；然后采用CNN‑BiGRU组合模型船舶目标分类模型，将得到的第一输入特征向量和第二输入特征向量分别输入到CNN模型和BiGRU模型中，由CNN‑BiGRU组合模型结合时空特征对船舶目标分类识别，相比于传统的机器学习算法和单一的深度学习模型，本发明能够有效提升船舶目标分类的精度。
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