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公开(公告)号：CN117708505A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410019724.4
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种水深光子去噪方法，属于水深光子去噪领域，水深光子去噪方法通过将目标区域的原始光子所在空间转化为四叉树结构，得到每个光子的隔离深度，再根据每个光子的高程数据确定每个高程对应的深度阈值，根据隔离深度和高程数据综合得到海面边界高程，先通过海面边界高程将水上的空气光子去除，再通过隔离深度将水下光子的噪声光子去除，由于为每个高程范围确定了一个对应的深度阈值，避免了依据定值深度阈值去噪，存在去噪过度或者去噪效果差的现象；从而提高了光子去噪的精细度。
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公开(公告)号：CN117333576A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311266745.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T11/20 , G06T11/40 , H04L41/04 , H04L61/5007
Abstract: 本发明涉及一种网络空间地形的可视化方法，本发明以网络空间资产层为例构建隐喻地图，可视化了抽象的资产层网络空间地形。首先，构建IP级节点与Gosper曲线一一映射的关系，绘制Gosper地图并基于拓扑等级赋予尺度层级；其次，基于网络节点的脆弱性和等高线模型构建虚拟地形；最后，基于隐喻地图理论从地图的面积、边界和高程三个视觉属性隐喻表达网络空间数据的数量、拓扑层级、脆弱性。本发明基于隐喻地图理论、Gosper地图技术和LOD思想，研究了网络空间资产层的多级拓扑可视化表达与分析，旨在降低用户对抽象网络空间数据的认知负荷，为认知网络空间和可视化网络空间数据提供了一种新方法和新思路。
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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：CN116630569A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211168049.9
申请日：2022-09-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T17/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 建筑物是大比例尺地图中的重要要素，其自动化简是制图综合领域的重要研究内容。针对当前化简方法仅侧重于某一方面的问题，本发明提出一种顾及多特征约束的建筑物组合化简方法。首先，对建筑物进行冗余点删除、尖角去除等预处理操作；然后对需要化简的短边进行分类识别，针对不同的类型采用不同的化简操作，在化简的过程中采用阈值逐渐增大的渐进式确定方法，直到满足化简要求为止；最后对化简结果进行评估，对不合理的化简实体进行调整修改。以OpenStreetMap数据为例进行实验，并与其它化简方法进行对比，实验结果表明，本发明的方法可以有效保持建筑物的面积、形状、直角等基本特征，可以实现建筑物的自动连续化简，具备一定的通用性。
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公开(公告)号：CN116258953A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211100449.6
申请日：2022-09-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像目标检测方法，属于遥感影像处理技术领域。本发明首先采用双分辨率特征融合的方式，从影像上提取兼顾细节信息和多尺度语义信息的高分辨率特征图，以应对目标的尺寸差异性，确保特征图所包含的信息在尺度上的连续性，增强不同特征之间信息的传递效率；然后，在网络中引入可变形卷积，并设计了基于空洞卷积的可变形特征融合模块，以增强卷积神经网络所提取的特征对目标方向变化的感知能力；最后，采用多分支预测方式，利用目标倾斜边界框四边的中点构建边界感知向量，并引入目标边界框类型的判断，判断目标边界框的类型是水平框还是倾斜框，进而提升目标边界预测的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109697325B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201811613931.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种实时卫星对地覆盖时间窗口的确定方法及装置，该确定方法包括如下步骤：确定卫星对地覆盖范围对应的最大中心角；根据所述的最大中心角，对目标区域进行扩充，构建扩充四至范围的目标区域；获取当前时刻的卫星星下点位置，并判断卫星星下点是否在扩充四至范围的目标区域；若在，则计算当前时刻卫星的对地覆盖范围，并判断卫星的对地覆盖范围是否与原始目标区域相交或包含，如果相交或包含，则当前时刻在时间窗口范围内，并记录当前时刻；最后通过使用分布式流计算框架构建算法的实时在线服务。本发明所提供的技术方案，判断结果更加准确，能够解决现有技术中时间窗口确定过程中存在效率低、精度差、实时性不够的问题。
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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：CN114860974A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110151812.6
申请日：2021-02-03
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/532 , G06F16/583 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像检索定位方法，属于遥感影像数据处理技术领域。本发明首先通过自监督网络架构提取影像的具有辨别力和鲁棒性的深度局部特征，解决了传统底层视觉特征难以描述影像高层语义的问题；然后针对带定位查询影像的每一个深度局部特征，都在基准影像构建的局部特征数据库中进行最近邻检索，找到对应的基准影像，并对找到的基准影像进行反距离投票，统计得分靠前的即为候选影像；最后利用图神经网络模型对检索到的候选影像进行几何验证，逐一匹配查询影像与候选影像，得到符合空间几何关系的影像，得到最终的检索结果，以避免由于全球范围内影像局部特征的重复性导致初步检索出现错误的问题，进一步提高了检索的准确性。
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公开(公告)号：CN114565781A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210179568.9
申请日：2022-02-25
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旋转不变性的影像匹配方法，属于影像配准技术领域。本发明首先提取影像平面内多个方向CNN特征构成方向特征，并将方向特征进行聚合；然后，利用图神经网络SuperGlue进行聚合特征向量搜索，根据各方向匹配点数量得分确定匹配主方向；最后将主方向相邻方向的匹配组合构成最佳匹配，并且输出主方向。为应对较大尺寸图像匹配效率下降明显的问题，本发明还采用先对原始影像降采样，得到缩略图后再进行主方向搜索来提高匹配的效率。本发明可以在保持原有CNN局部特征描述符良好鉴别力的前提下，使匹配算法在不对模型进行重新训练的情况下，具备全方向的泛化能力，能适应任意旋转角度差异的异源影像匹配，并且还能保持一定的匹配效率。
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公开(公告)号：CN110136178B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201810128704.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于端点拟合的三维激光点云配准方法及装置，该方法首先采集三维点云数据，计算三维点云数据的初始特征点并法向一致化，得到初始特征点的法向；然后根据初始特征点的法向，对初始特征点进行聚类，将属于同一特征的初始特征点聚类成数据集；将每个数据集拟合生成不同的特征线；接着将不同的特征线采用端点拟合的方法进行拟合，得到虚拟特征点，用于点云配准。相较于传统的基于几何特征的特征点提取方法，本发明抛弃了原始方法提取被测物实际特征点的思想束缚，而是通过聚类方法得到虚拟特征点来进行配准工作。该方法具有更高的精度，能加快初始配准计算速率，并能在初始配准阶段获得更加精确可靠的变换参数。
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