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公开(公告)号：CN111986284B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010820925.6
申请日：2020-08-14
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T11/00 , G06T3/4038
Abstract: 本发明涉及一种图像的纹理合成方法及装置，属于图形、图像处理技术领域，包括以下步骤：1)从样本纹理中随机选取一个纹理块作为初始输出图像；2)从样本纹理中选取满足重叠区域中像素误差绝对值小于最大像素误差绝对值的纹理块构成纹理块集合，从纹理块集合中随机选择一个纹理块作为待拼接纹理块；3)选取最小代价缝合路径的累积误差小于设定阈值时对应的重叠度，按照该重叠度将待拼接纹理块拼接到输出图像的当前待拼接位置，并在最小代价缝合路径上对输出图像和待拼接纹理块同坐标的像素进行混合处理；4)重复步骤2)和3)，直至纹理图像合成完整。解决了现有的纹理合成中存在的准确度低、合成效率差的问题。
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公开(公告)号：CN116414932A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310163946.9
申请日：2023-02-24
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种道路与居民地协同化简方法，属于数字制图技术领域。本发明首先利用Delaunay三角网提取毗邻的居民地轮廓片段，并提取居民地轮廓片段对应的道路片段；然后对提取的居民地轮廓片段和其对应的道路片段进行节点匹配；最后利用约束点化简道路，根据节点匹配结果将道路的节点取舍同步到对应的居民地轮廓，进行协同化简。本发明通过节点匹配建立道路与居民地在毗邻区域的节点级关联关系，将道路上的节点取舍同步至邻近的居民地轮廓，实现协同化简。相较于传统的道路与居民地化简方法，本发明能够有效保持要素间的形状相似性与拓扑一致性，能够大大减少拓扑冲突与形状冲突。
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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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Patent Agency Ranking
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：CN115861552A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211292801.0
申请日：2022-10-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于人工智能与地图制图相结合的技术领域，特别涉及一种基于深度学习的地貌晕渲图生成方法及系统，通过收集样本数据，并利用样本数据对构建的深度学习网络进行训练，其中，深度学习网络包含：用于对输入图像数据进行特征提取的特征提取子网络，和用于对提取的特征数据进行融合以重建图像的特征融合子网络，且特征提取子网络和特征融合子网络由多个残差块堆叠而成；以目标区域的DEM数据作为输入，利用训练后的深度学习网络来获取该目标区域的地貌晕渲图。本发明利用深度学习方法快速生成艺术风格、表现效果与手工晕渲作品接近的地貌晕渲图，降低高质量地貌晕渲图制作的时间成本和人力成本，改善当前地貌晕渲图制作难以同时顾及制作效率和晕渲效果的情况。
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公开(公告)号：CN111986284A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010820925.6
申请日：2020-08-14
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种图像的纹理合成方法及装置，属于图形、图像处理技术领域，包括以下步骤：1)从样本纹理中随机选取一个纹理块作为初始输出图像；2)从样本纹理中选取满足重叠区域中像素误差绝对值小于最大像素误差绝对值的纹理块构成纹理块集合，从纹理块集合中随机选择一个纹理块作为待拼接纹理块；3)选取最小代价缝合路径的累积误差小于设定阈值时对应的重叠度，按照该重叠度将待拼接纹理块拼接到输出图像的当前待拼接位置，并在最小代价缝合路径上对输出图像和待拼接纹理块同坐标的像素进行混合处理；4)重复步骤2)和3)，直至纹理图像合成完整。解决了现有的纹理合成中存在的准确度低、合成效率差的问题。
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公开(公告)号：CN115755913A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211474542.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于改进火烈鸟搜索算法的机器人路径规划方法及装置。该方法包括：步骤1、利用栅格法将机器人运行环境建模为栅格地图；步骤2、设置算法参数；步骤3、初始化种群，包括：在所述栅格地图中随机生成路径节点，每条路径由相同数量的路径节点组成，每条路径作为一个火烈鸟个体，P个火烈鸟个体构成初始种群；步骤4、利用反向学习策略对当前种群进行更新；步骤5、根据种群中火烈鸟个体的适应度值确定觅食者和迁徙者；步骤6、更新觅食者和迁徙者的位置；步骤7、根据萤火虫算法进一步更新种群；步骤8、判断是否达到最大迭代次数，若达到则执行步骤9，否则返回执行步骤4进行下一次迭代；步骤9、输出机器人最优路径。
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公开(公告)号：CN114528619A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210082095.0
申请日：2022-01-24
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提出一种居民地约束下的道路网综合方法，属于道路网制图技术领域。首先对居民地进行聚类生成聚落，再依据道路与聚落的拓扑关系对道路进行分类；然后根据聚落所包含的道路类型构建神经元，并搜索邻近神经元之间的有效路径；最后根据路径通行时间成本最小原则，依次对邻近神经元对和构成三角形结构的邻近神经元组的路径进行简化，使得聚落间的连通性和道路网的功能性能够得到较好地保持，相比于现有技术中主要依靠道路网的语义、几何与拓扑信息进行道路简化，本发明以居民地要素作为道路网综合的约束，充分考虑了道路与居民地之间的地理关联，使得简化后道路网更贴合实际通行需求。
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