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公开(公告)号：CN118311536A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410418448.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/48 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , G01S17/88 , G01C5/00 , G01C7/02 , G01S17/08
Abstract: 本发明涉及地形测绘技术领域，特别涉及一种基于激光雷达观测数据的地形匹配方法及系统，通过获取目标区域中激光雷达数据信号光子；基于金字塔迭代搜索算法并结合数字地表模型DSM对信号光子激光点轨迹与地形剖面进行粗匹配，获取激光点轨迹粗匹配结果；基于高程差最小的匹配准则并依据仿射变换模型对激光点轨迹粗匹配结果进行位置校正，以依据位置校正结果确定激光点轨迹与地形剖面的最佳匹配。本发明使用二维仿射变换模型来描述激光雷达数据地面轨迹的形变，基于高程差最小的匹配准则修正模型参数，以实现激光点轨迹与地形剖面的最佳匹配，提升地理定位精度。
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公开(公告)号：CN115855000A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210615171.X
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: G01C15/00
Abstract: 本发明属于网络空间测绘技术领域，具体涉及一种基于图论‑时空对象的网络空间测绘表达方法，包括：获取网络空间测绘数据；使用网络空间测绘表达模型对网络空间测绘数据进行组织形成用于表达的数据；对组织后的网络空间测绘数据在选择的网络空间层级进行可视化表达；该网络空间测绘表达模型使用节点集代表网络空间资源，边集代表网络空间关系；边代表对应的两个节点间的网络空间关系；网络空间资源和网络空间关系均和时间强相关，且它们对应的对象为多粒度时空对象；因此，解决了现有技术中对不同网络空间测绘数据组织不统一，对网络各层级的网络空间测绘数据进行组织时不通用，不能快速实现对网络空间各层级进行可视化表达且表达效果不佳的问题。
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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：CN108413903A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810124953.7
申请日：2018-02-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01B21/00
Abstract: 本发明涉及空间目标位置监测技术领域，特别是一种空间目标过境区域位置检测方法及系统，该系统包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现获取空间目标的星下点经纬度坐标；将设定目标区域矢量图划分为n层，建立层间、层内的索引关系，随着层级的提高，目标范围越小；当星下点位于该第1层内，依次计算星下点和第m+1层(1
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公开(公告)号：CN118332378A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410418455.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及主被动遥感数据处理技术领域，特别涉及一种基于主被动融合技术的融水范围监测方法及系统，对激光测高数据和多光谱卫星影像数据进行预处理，对预处理后的激光测高数据进行多参数光子特征提取，基于各参数光子特征组合的类间方差选取最优特征组合对光子数据进行分类；计算预处理后的多光谱影像数据中各像素的冰雪归一化消融指数，通过线性插值获取激光测高数据的光子在多光谱影像数据上的冰雪归一化消融指数，并结合光子数据分类结果设置冰面融水的冰雪归一化消融指数的阈值，以利用该阈值提取消融区冰层融水范围。本发明通过激光测高数据和卫星遥感数据两者的主被动融合，保证融水范围监测精度，能够适用于各种复杂消融区环境冰面融水情况的监测。
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Patent Agency Ranking
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：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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公开(公告)号：CN110136179A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810128726.1
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直线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直线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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