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公开(公告)号：CN119478669A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411469343.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于空间和光谱特征的高光谱影像岩性识别方法及设备，涉及图像信息处理技术领域，基于空间和光谱特征的高光谱影像岩性识别方法，其步骤主要包括：对研究区域的高光谱数据进行预处理得到高光谱样本数据集，按预设比例对所述高光谱样本数据集进行划分并进行数据增强处理得到训练集、验证集和测试集；利用高级卷积神经网络模型构建岩性识别模型；利用训练集和验证集对岩性识别模型进行训练和验证得到训练好的岩性识别模型；根据测试集利用训练好的岩性识别模型得到岩性识别结果。实施本发明提供的基于空间和光谱特征的高光谱影像岩性识别方法及设备，能提升高光谱图像岩性识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118351273A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410499596.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T19/20 , G06T17/10 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06T7/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供了一种基于深度聚类与图卷积自编码的建筑物模板匹配化简方法，涉及制图综合领域。该方法通过将建筑物轮廓节点转换为图模型顶点构建建筑物轮廓的图结构；结合区域和局部的几何信息定义顶点标签；利用图卷积自编码器网络对图结构数据进行形状编码；通过深度聚类模型对形状编码进行提取，生成化简模板库；基于面积占比等指标将原始数据与模板进行对应以实现建筑物的化简。本发明将对比学习和深度聚类网络融入图卷积自编码器，能够准确提炼建筑物的形状特点，并自动构建适合不同建筑物数据集的形状模板库，有效对建筑物进行针对性化简。
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公开(公告)号：CN113850254A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110980000.2
申请日：2021-08-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的建筑物矢量轮廓化简方法、模型及模型建立方法，发明的化简过程主要包括三步：1)基于MobileNet2网络进行栅格建筑物的卷积特征提取；2)生成每个建筑物的外包矩形并切割相应位置的特征图，使用ROI‑Pooling统一特征图的大小；3)将提取的特征图作为输入，使用回归神经网络计算得到建筑物的化简坐标。本发明可直接实现建筑物轮廓矢量到矢量的化简流程，避免化简结果栅格转矢量造成的信息损失及重复化简操作。本发明通过修改损失函数增强了化简结果的形状特征，实现了建筑物的智能化、自动化综合，模型的综合性能强，鲁棒性高，能够被复用到多种比例尺的矢量建筑物轮廓化简的应用场景中。
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公开(公告)号：CN112561401A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011595696.9
申请日：2020-12-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于多源大数据的城市活力测度与表征方法及系统，该方法包括：对研究区域内街景图片、兴趣点数据和社交媒体签到数据进行预处理，在统一坐标系的情况下，对不同种数据进行空间融合并融合统一到相同的研究单元中；从主客观维度基于街景图片、兴趣点和社交媒体签到三种大数据设计并构建定量度量城市活力的测度及量化指标，并基于上述三种大数据，采用自适应加权计算不同数据表征的城市活力测度指标的影响权重，最终得到综合城市活力指数并进行可视化表达，本发明基于多源大数据实现快速、精确、大范围小尺度下城市活力的测度及表征，解决了现有技术中使用单一数据源表征城市活力的单一且有偏性问题。
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公开(公告)号：CN111625608A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010310125.X
申请日：2020-04-20
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN模型根据遥感影像生成电子地图的方法及系统。该方法及系统改进了GAN模型的生成器架构和损失函数，并提出了针对生成电子地图颜色渲染和道路识别的适应性解决方案。所述GAN模型的生成器架构由三部分组成：下采样层、残差块、上采样层，包含6个残差块和2个跳远连接。模型损失函数除了包含自适应感知损失和自适应对抗损失，还包含用于优化生成电子地图的颜色渲染和道路生成的损失项。此外，本发明还使用特定地物要素的二值图通道控制颜色渲染。结果表明：本发明公开的方法及系统生成电子地图的质量无论在直观视觉还是在经典评估指标的评估下，都超越了现有的图片翻译模型，像素级翻译精确度提高40％，FID评估值降低了38％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107909111B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201711191403.9
申请日：2017-11-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提出了一种居民地多边形的多级图聚类划分方法，居民地多边形作为一种重要的面状要素，具有复杂的形状特征和属性特征，为了实现对居民地多边形的聚类分析，本发明立足多边形数据的属性特征，结合空间认知准则和人类认知的特点，首先获取多边形之间的邻接信息，结合五个多边形的相似性度量指标(即：形状狭长度、大小、凹凸性、距离和连通性)对多边形之间的相似性进行度量，接着对相似性数值进行规范化处理和各指标权重的确定，然后使用多级图划分算法对多边形进行聚类，最后使用轮廓系数对聚类结果进行分析评价，使得该方法得到的聚类结果更为客观、可靠。
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公开(公告)号：CN107766562A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711081229.2
申请日：2017-11-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了复杂面状带洞实体场景相似性的分层次度量方法，将复杂面状带洞实体场景分为复合场景层、微场景层和简单实体层；将临近的层级间关系视为集合关系，每一层级的相似性度量互相嵌套，自顶向下进行实体匹配，从局部到整体进行相似性计算，进而得到复杂面状带洞实体场景相似性度量结果。本发明适于研究更为复杂的复杂面状带洞实体场景。
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公开(公告)号：CN105808689A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610119650.7
申请日：2016-03-03
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: G06F16/29 , G06F17/2785 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于人工神经网络的水系实体语义相似性度量方法，从本体概念属性出发，针对语义的特征采用基于人工神经网络的空间实体语义相似性度量模型，该模型通过统计得到专家样本数据，以每组特征相似度作为神经网络输入参数，以专家给出的实体语义相似度作为预计输出参数，通过训练得到转换矩阵，用之计算需要度量的实体语义相似性。
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公开(公告)号：CN101902473B
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201010232764.5
申请日：2010-07-22
Applicant: 武汉中地数码科技有限公司 , 中国地质大学(武汉) , 北京中地时空数码科技有限公司
Abstract: 本发明涉及网格GIS(Geographic Information System)领域，尤其是基于网格GIS的数据同步更新实现方法，其方法包括以下步骤：步骤1)、节点空间数据产生更新，并写入节点数据库的更新数据表中；步骤2)、本地守护进程定时访问节点数据库中的更新数据表，发现有更新内容后读取更新数据发送至消息服务器；步骤3)、消息服务器接收更新数据，对发送来的更新数据表重新进行组织，然后写入消息服务器数据表，发布更新消息，向订阅相关主题节点发送消息；步骤4)、接收端定时访问消息服务器接收信息，根据获取到的消息服务器数据表来更新本地数据列表。本发明的基于网格GIS的数据同步更新实现方法，提供了一种在分布式异构系统中，通用、快速的同步更新系统内节点数据的实现方法。
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公开(公告)号：CN118094471A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410240399.4
申请日：2024-03-04
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开基于多源数据融合的城市道路提取方法、存储介质、设备，涉及计算机视觉、图像处理技术领域，其中，方法包括：将遥感影像数据、车辆GPS轨迹数据作为多源数据，从OSM路网数据获取真值标签，得到训练集和测试集；构建以ResUNet34为主干的RCAF‑Net网络，编码器的每个残差学习块的后面均有一个残差注意力融合模块；使用训练集和测试集对RCAF‑Net网络进行训练的测试；将待提取道路的遥感影像数据、车辆GPS轨迹数据输入训练后的RCAF‑Net网络，得到道路地图。本发明有效弥补了单源数据信息缺失的问题，将遥感影像数据和GPS轨迹数据融合应用于城市道路提取研究，能充分利用遥感影像和GPS轨迹数据的道路特征优势，互补两者在道路提取中的缺陷。
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