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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116628069A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310163948.8
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
Inventor： 胡校飞 , 孙姝娅 , 周杨 , 施群山 , 张衡 , 蓝朝桢 , 李鹏程 , 吕亮 , 刘龙辉 , 齐凯 , 赵璐颖 , 黄高爽 , 苑婧 , 张呈龙 , 李玉涵 , 史世豪 , 侯铭波 , 甘文建 , 刘一帆
Abstract: 本发明涉及一种地网耦合的多粒度时空对象可视化方法，属于时空数据建模与可视化技术领域。本发明通过建立地网耦合实体模型，利用地网耦合实体模型中的属性特征描述模块对网络事件中实体的分布与属性特征进行描述；利用地网耦合实体模型中的地网关联逻辑描述模块从网络空间物理层、逻辑层与社交层三个方面对网络空间实体进行描述；然后将地网耦合实体模型描述结果作为可视化内容，按照所选择的可视化方式对可视化内容进行展示。本发明充分考虑了网络空间实体的多层级性，重点突出其具有认知与行为能力进行跨域活动，又能根据地网逻辑关联直接模拟网络事件中实体的动态演化过程，表达地网耦合的特点，提高了可视化效果。
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公开(公告)号：CN118918185A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410960306.5
申请日：2024-07-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及图像地理定位技术领域，特别涉及一种基于街景图像超半径立方体投影三维重建的图像地理定位方法及系统，利用超半径立方体投影对扭曲的街景图像进行纠正，得到序列化透视图像，并利用序列化透视图像建立基准图像数据库；对基准图像数据库中的图像匹配点进行三维重建，生成三维点云，并根据街景图像对三维点云进行编组，以建立特征点云数据库；基于图像匹配点的点密度信息计算查询图像与特征点云数据库中三维点云的匹配分数，并选取匹配分数最高的一组点云作为候选点云；将候选点云的三维坐标作为查询图像像点的三维坐标，并通过空间后方交会解算获取查询图像的拍摄位置。本发明能够获取更高的图像检索准确度和定位精度。
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公开(公告)号：CN114580696A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011401184.4
申请日：2020-12-02
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Inventor： 周杨 , 彭豪杰 , 杨先锋 , 施群山 , 胡校飞 , 蓝朝桢 , 李鹏程 , 张衡 , 柯玲 , 白玉 , 靳国旺 , 阎晓东 , 吕亮 , 邓超 , 韩浩然 , 蔡心悦 , 彭杨钊 , 赵璐颖 , 苑婧 , 孙姝娅
Abstract: 本发明涉及一种PM2.5浓度预测方法，属于环境数据智能处理技术领域。本发明通过结合深度学习和随机森林，既能通过随机森林模型解决在时间粒度较大、数据密度和数据量小情况下深度学习模型训练效果差的问题，又能通过深度学习模型挖掘原始训练数据中隐藏的深层次隐含特征弥补随机森林的缺乏深层次挖掘的能力。两者互为补充，创新融合了隐含的深层特征和原始的浅层次特征，无论是在整体预测还是在分季节预测场景下，都能对PM2.5浓度预测取得较好的精度。
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公开(公告)号：CN116704020A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310199170.6
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于视觉传感器技术领域，具体涉及一种视觉传感器位姿优化方法。首先获取视觉传感器采集的真实图像和数字孪生场景的虚拟透视图和逆深度图；然后分别提取真实图像和虚拟透视图的特征点，进行特征点匹配，以得到真实图像和虚拟透视图之间的映射关系，结合虚拟透视图和逆深度图之间的映射关系，得到真实图像、虚拟透视图和逆深度图三者之间的虚实映射关系；最后从真实图像中提取铅垂线语义特征，联合点特征误差和铅垂线约束误差设计误差函数，以最小化误差函数为约束进行解算，以对视觉传感器位姿进行优化。本发明可以对垂直方向的误差进行有效地补偿，经过本发明方法配准以后，各方向误差均有显著减少，提高了视觉传感器位姿估计准确性。
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公开(公告)号：CN114547358A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210125599.6
申请日：2022-02-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06F16/532 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种多尺度特征融合的图像检索方法，属于图像检索技术领域。方法包括：获取待检索的图像；将待检索的图像输入训练好的多尺度特征融合模型中，得到特征提取结果；多尺度特征融合模型包括主干网络、第一添加模块、第二添加模块以及特征融合模块；第一添加模块中包括至少一个添加层，第二添加模块包括至少一个添加层，各添加层均包括依次设置的空洞卷积层、第二归一化层和第二激活层，并且第一添加模块中的空洞卷积层的空洞率小于第二添加模块中的空洞卷积层的空洞率；根据特征提取结果在图像信息库中进行搜索，找到与特征提取结果相似的图像，完成待检索图像的检索。本发明的特征提取保留了更多的图像细节信息，进而提高图像检索的精度。
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