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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103837087A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310217622.5
申请日：2013-06-04
Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域，主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动检测方法，具体涉及一种基于主动形状模型的受电弓在线自动检测方法。基本流程包括：通过受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像，组成受电弓图像学习样本集；基于样本学习构建受电弓主动形状模型；对新获取、待检测的图像进行受电弓初始定位；结合受电弓初始定位结果和学习构建的主动形状模型，采用单分辨率搜索算法精确匹配受电弓形状；最后在精确匹配结果基础上进行定量检测和分析。本发明能有效对受电弓碳滑板厚度进行线上自动定量检测，可快速地进行车辆维护，节约受电弓检测成本。
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公开(公告)号：CN103971377A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410226670.5
申请日：2014-05-27
Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所
Abstract: 本发明解决现有建筑物提取技术中，对噪声敏感，提取精度低，提取技术依赖于分割结果的缺陷。提供一种基于先验形状水平集分割的建筑物提取方法。本发明的基本思路是：将城市建筑物提取分为两部分，第一部分在高程数据中进行建筑物粗略轮廓的提取，对高程数据进行形态学滤波、小区域去除，获得最终的建筑物分布二值图；第二部分在无人机光学影像中进行建筑物轮廓信息的提取，将建筑物分布二值图作为先验信息引入到水平集分割模型中，为该模型提供演化初始位置与先验轮廓，分割结果即建筑物轮廓信息提取结果。本发明具有针对性强，精度高的优点。
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公开(公告)号：CN103745238A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310566693.6
申请日：2013-11-15
Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域，主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动识别方法，具体涉及一种基于AdaBoost和主动形状模型的受电弓在线自动识别方法。基本流程包括：通过受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像，组成受电弓图像学习样本集；基于样本训练学习生成受电弓主动形状模型和AdaBoost级联分类器；采用AdaBoost级联分类器对新获取、待识别的图像进行受电弓检测；结合受电弓检测结果和学习构建的受电弓主动形状模型，精确匹配和识别受电弓形状；最后在精确匹配结果基础上进行定量检测和分析。本发明能有效对受电弓碳滑板厚度进行线上自动定量检测，可快速地进行车辆维护，节约受电弓检测成本。
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公开(公告)号：CN103745238B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201310566693.6
申请日：2013-11-15
Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域，主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动识别方法，具体涉及一种基于AdaBoost和主动形状模型的受电弓在线自动识别方法。基本流程包括：通过受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像，组成受电弓图像学习样本集；基于样本训练学习生成受电弓主动形状模型和AdaBoost级联分类器；采用AdaBoost级联分类器对新获取、待识别的图像进行受电弓检测；结合受电弓检测结果和学习构建的受电弓主动形状模型，精确匹配和识别受电弓形状；最后在精确匹配结果基础上进行定量检测和分析。本发明能有效对受电弓碳滑板厚度进行线上自动定量检测，可快速地进行车辆维护，节约受电弓检测成本。
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公开(公告)号：CN103837087B
公开(公告)日：2016-12-28
申请号：CN201310217622.5
申请日：2013-06-04
Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G01B11/06
Abstract: 本发明属于计算机数字图像处理与模式识别技术领域，主要涉及电动牵引机车使用的受电弓在线自动检测方法，具体涉及一种基于主动形状模型的受电弓在线自动检测方法。基本流程包括：通过受电弓在线拍照系统采集若干受电弓图像，组成受电弓图像学习样本集；基于样本学习构建受电弓主动形状模型；对新获取、待检测的图像进行受电弓初始定位；结合受电弓初始定位结果和学习构建的主动形状模型，采用单分辨率搜索算法精确匹配受电弓形状；最后在精确匹配结果基础上进行定量检测和分析。本发明能有效对受电弓碳滑板厚度进行线上自动定量检测，可快速地进行车辆维护，节约受电弓检测成本。
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