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公开(公告)号：CN119669674A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411586273.9
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 湖北省测绘工程院
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种滑坡位移时空预测方法、装置、系统及存储介质，涉及工程地质学技术领域，滑坡位移时空预测方法包括：获取待测区域的各监测点的历史滑坡多场时序监测数据，基于历史空间相关数据构建监测点位图，并根据历史位移时间序列、历史滑坡外界扰动因子时间序列和监测点位图构建时序特征矩阵；将时序特征矩阵和监测点位图输入训练好的滑坡位移时空预测模型中，得到滑坡位移时空预测结果；滑坡位移时空预测模型基于改进GCN网络和改进BiLSTM网络构建得到；本发明通过结合空间相关数据与外界扰动因子，利用深度学习模型的能力，能显著提高滑坡位移的时空预测精度。
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公开(公告)号：CN119618175A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411605979.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 湖北省测绘工程院
Abstract: 本发明提供了一种多源滑坡监测数据统一坐标方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：通过GNSS设备、激光雷达测量无人机、合成孔径雷达和工程测量仪器获取滑坡区域的实际监测数据和目标关键点在CGCS2000坐标基准下的坐标；通过在原有坐标基准下和在CGCS2000坐标基准下的坐标构建关键点坐标映射关系；基于邻域密度归一化，通过关键点坐标映射关系和地理加权系数得到七参数坐标转换模型；基于掩膜规则，过滤剩余所有点位坐标中滑坡区域外的像元和低信噪比的像元；将过滤后的剩余所有点位坐标输入七参数坐标转换模型得到目标CGCS2000坐标数据。本发明提高了坐标转换精度。
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公开(公告)号：CN108765570A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810307625.0
申请日：2018-04-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
CPC classification number: G06T17/20 , G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种三维可视化技术与数值模拟技术融合的实现方法及系统，研究并确定三维模型上各个实体单元的各个边界面及边界面上控制点的三维坐标，把得到的这些控制点坐标在数值模拟过程中设为监视点，使得三维可视化的控制点与数值模拟的监视点一一对应起来，通过监视点在不同时步时新的位置得到这些控制点在未来不同时刻的新的三维坐标，实现三维可视化与数值模拟的网格对接，使两者可以有效地融合起来，并得到研究对象在未来不同时刻的三维实体模型，为研究对象的过程模拟提供更好的技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102930540A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210415091.6
申请日：2012-10-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种城市建筑物轮廓检测的方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、对LiDAR点云数据进行处理提取建筑物的初始轮廓；S2、将LiDAR点云数据与航空遥感影像数据进行数据配准；S3、根据数据配准的结果进行影像定向；S4、根据影像定向，检测影像边缘；S5、在初始轮廓周围建立缓冲区，并在该缓冲区内搜索影像边缘，利用几何约束条件识别像方轮廓；S6、对像方轮廓进行轮廓矢量化与规则化，获得最终建筑物轮廓。本发明能够精确检测大范围的城市建筑物轮廓。
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公开(公告)号：CN102496181A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110338319.1
申请日：2011-10-31
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T15/40
Abstract: 本发明提供了一种面向规模化生产的真正射影像制作方法，其步骤包括：S1)数据源处理：对采集的数字表面模型和遥感影像预处理；S2)遮挡检测：检测被建筑物遮挡的区域；S3)遮挡修复：利用多重叠影像的可见性，修复被检测出遮挡的区域，得到正射影像；S4)影像镶嵌：对步骤S3得到的多幅相邻正射影像进行镶嵌组合和匀色处理，得到真正射影像。该方法高效快速，精确稳定，适应面广。
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公开(公告)号：CN105869100B
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201610282839.8
申请日：2016-04-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Inventor： 刘军旗 , 唐辉明 , 吴冲龙 , 苏爱军 , 刘刚 , 欧阳春 , 丁瑶 , 林晨 , 樊俊青 , 王菁莪 , 邹宗兴 , 翁正平 , 滕伟福 , 周汉文 , 熊承仁 , 刘清秉 , 龚松林 , 钟成
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据的融合及预测方法，该方法以获取的各类监测数据为唯一依据，通过集成方差计算、相关性分析、聚类分析、回归分析和BP神经网络分析来确定隐含在各类监测数据间的滑坡滑移预测函数；把多元统计的定量分析与BP神经网络的定性趋势分析相结合，两者相互补充、相互验证，以多元统计分析来确定参与预测函数的数据种类和初步的预测函数，以BP神经网络的趋势模拟来验证预测函数的合理性，以调整参与的数据种类使两者达到比较理想的统一，完成每个滑坡的滑移预测。该技术可以对滑坡进行实时预测，对全国滑坡进行定性普查和天气预报式预警，具有重大的现实意义和广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN105869100A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610282839.8
申请日：2016-04-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Inventor： 刘军旗 , 唐辉明 , 吴冲龙 , 苏爱军 , 刘刚 , 欧阳春 , 丁瑶 , 林晨 , 樊俊青 , 王菁莪 , 邹宗兴 , 翁正平 , 滕伟福 , 周汉文 , 熊承仁 , 刘清秉 , 龚松林 , 钟成
IPC: G06Q50/26
CPC classification number: G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据思维的滑坡多场监测数据的融合及预测方法，该方法以获取的各类监测数据为唯一依据，通过集成方差计算、相关性分析、聚类分析、回归分析和BP神经网络分析来确定隐含在各类监测数据间的滑坡滑移预测函数；把多元统计的定量分析与BP神经网络的定性趋势分析相结合，两者相互补充、相互验证，以多元统计分析来确定参与预测函数的数据种类和初步的预测函数，以BP神经网络的趋势模拟来验证预测函数的合理性，以调整参与的数据种类使两者达到比较理想的统一，完成每个滑坡的滑移预测。该技术可以对滑坡进行实时预测，对全国滑坡进行定性普查和天气预报式预警，具有重大的现实意义和广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102930540B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201210415091.6
申请日：2012-10-26
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种城市建筑物轮廓检测的方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1、对LiDAR点云数据进行处理提取建筑物的初始轮廓；S2、将LiDAR点云数据与航空遥感影像数据进行数据配准；S3、根据数据配准的结果进行影像定向；S4、根据影像定向，检测影像边缘；S5、在初始轮廓周围建立缓冲区，并在该缓冲区内搜索影像边缘，利用几何约束条件识别像方轮廓；S6、对像方轮廓进行轮廓矢量化与规则化，获得最终建筑物轮廓。本发明能够精确检测大范围的城市建筑物轮廓。
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