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公开(公告)号：CN119043277A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411123954.1
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01C11/00 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/56 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01C11/04 , G01C13/00 , G01B11/02 , G01B11/00
Abstract: 本发明公开了基于倾斜摄影的河流宽窄检测装置与系统，装置包括用户接口单元和主机单元，主机单元获取倾斜摄影图像，识别出河流走向，基于横轴近似平行河流走向的倾斜摄影图像，提取河流ROI区域，确定水体部分的颜色阈值并经颜色特征区分和连通域搜索后自动提取河流水体区域，基于启发式搜索获得两侧河流断边并据之分割出两条河岸边缘线，从而对河流宽度及其变化进行检测识别并由输出部将结果输出。本发明不需要人为地进行河流岸线的指定，实现了横轴近似平行河流走向倾斜摄影图像和河流岸线的自动提取，能准确检测出河流宽度，识别出河流各分段的宽窄变化，从而为无人机飞行、水文检测等提供了决策依据，适合于对陌生地形下河流宽窄情况的检测。
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公开(公告)号：CN119027840A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411124005.5
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01C11/00 , G01B11/02
Abstract: 本发明公开了低空摄影河渠水面宽度识判装置与系统，装置中的主机单元获取低空摄影河渠图像，从中提取出河渠ROI区域，确定水体部分的颜色阈值并经颜色特征区分和连通域搜索后自动提取河渠水体区域，边缘检测后，经霍夫线变换和启发式搜索获得河渠水面两边直线，基于几何计算获得两边线的斜率、及图像中心距离边线的垂距，作为河渠的几何特征，将特征量为输入，在处理器中建立基于神经网络的河渠水面宽度预测模型，采集样本对模型训练后，在线地根据低空摄影图像估算河渠水面宽度，输出到用户接口单元或手持终端。本发明装置所建立的河渠水面宽度预测模型泛化性能好，能根据从不同方位采集的河渠图像来对各种规格河渠进行宽度的准确预测，适用面广。
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公开(公告)号：CN119022889A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411123964.5
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01C11/00 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/56 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01C11/04 , G01C13/00 , G01B11/02 , G01B11/00
Abstract: 本发明公开了基于倾斜摄影的河流宽窄检测方法，建立河流目标识别网络，以倾斜摄影在某一高度和俯仰角下采集横轴近似平行河流走向的河流流域图像，基于河流目标识别网络框选出河流ROI区域，根据ROI区域中心的颜色空间特征和连通域搜索，自动提取河流水体区域，经逆透视变换后从河流水体边缘中启发式搜索到河流两侧断边，并据之分割出两条河岸边缘线，经遍历计算获得两岸间距离及变化，输出河流分段的最小宽度及对应岸点位置。本发明不需人为指定河流岸线，实现了横轴近似平行河流走向倾斜摄影图像采集和河流岸线的自动提取，能准确检测出河流宽度，识别出河流各分段的宽窄变化，从而为无人机飞行、水文检测、跨河设施建设等提供了决策依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118918464A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410948045.5
申请日：2024-07-08
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了无人机视野下乡村民居判识装置与系统，主机单元获取乡村民居图像，从中提取出民居区域，然后进行边缘检测，再经霍夫线变换和启发式搜索获得分别对应长宽高所在边两侧的三对边线，计算出各对边线的斜率、及图像中心距离边线的垂距，作为约束输入到基于神经网络的民居尺寸预测模型，对民居的长、宽和高分别进行尺寸预测，从用户接口单元或手持终端输出。本发明装置能自动获取民居地面、屋顶的水平边缘和竖直侧棱，所建立的民居尺寸预测模型从直线提取特征而不依赖于精确的像素起止点，因此预测精度高，且泛化性能好，能根据从不同方位采集的乡村民居图像来对各种规格民居进行尺寸的准确估算，适用面广。
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公开(公告)号：CN118918462A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410947935.4
申请日：2024-07-08
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了无人机乡村道路宽度识别方法，建立乡村道路宽度识别神经网络来将倾斜摄影图像中道路边缘的几何特征映射到道路宽度，采集训练样本后对所述乡村道路宽度识别神经网络进行训练，获得道路宽度预测模型；在线应用中获取乡村道路图像，经道路区域提取、道路边缘提取和边线确定后，以道路两边直线的斜率以及图像中心点到直线的垂距作为几何特征，输入到道路宽度预测模型，模型能准确预测出乡村道路的实际宽度，从而为无人机的飞行控制和停靠提供了决策依据，提高了无人机工作的安全性与便利性。
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公开(公告)号：CN119027841A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411124036.0
申请日：2024-08-12
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/28 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01C11/00 , G01B11/02
Abstract: 本发明公开了低空摄影河渠水面宽度识判方法，建立基于神经网络的河渠水面宽度预测模型来将低空摄影图像中水面边缘的几何特征映射到水面宽度，采集样本对该神经网络进行训练；基于目标识别网络框选出河渠ROI区域，根据ROI区域中心的颜色空间特征和连通域搜索，自动提取河渠水体区域形成二值化河渠目标图像，对河渠目标图像相继进行边缘检测、霍夫线变换，并经启发式搜索获得水面两边直线，以该两边直线的斜率以及图像中心点到直线的垂距作为几何特征，输入到经训练的河渠水面宽度预测模型，模型能准确预测出河渠水面的实际宽度。本发明用于识判河渠水面宽度，为河渠流量监测和旱涝预警提供依据，也适用于具有近似平行两岸区段河流的水面宽度检测。
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公开(公告)号：CN118918465A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410948079.4
申请日：2024-07-08
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了无人机乡村道路检判装置与系统，装置包括用户接口单元和主机单元，主机单元中由处理器获取乡村道路图像，从中提取出道路区域形成道路目标图像，然后经边缘检测获得道路边缘图像，经霍夫线变换和启发式搜索获得图像中道路两边线，基于几何计算获得两边线的斜率、及图像中心距离边线的垂距，作为乡村道路的几何特征，以所述几何特征为输入，在处理器中建立基于神经网络的道路宽度预测模型，采集样本对模型训练后，在线地根据实拍的图像估测乡村道路宽度，从用户接口单元或手持终端输出。本发明装置所建立的道路宽度预测模型泛化性能好，能根据从不同方位采集的乡村道路图像来对各种规格道路进行宽度的准确预测，适用性强。
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公开(公告)号：CN118918463A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410948007.X
申请日：2024-07-08
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/13 , G06T7/62 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了无人机视野下乡村民居判识方法，建立乡村民居尺寸预测神经网络来将倾斜摄影图像中民居边界线的几何特征映射到民居尺寸，采集样本对网络进行训练获得民居尺寸预测模型；在线应用中，获取乡村民居图像，从中提取出民居区域，然后进行边缘检测，再经霍夫线变换和启发式搜索获得分别对应长宽高所在边两侧的三对边线，以各对边线的斜率、及图像中心距离边线的垂距，作为民居的几何特征输入到民居尺寸预测模型，对民居的长、宽和高分别进行尺寸预测。本发明能自动获取民居地面、屋顶的水平边缘和竖直侧棱，模型能准确预测出民居的实际尺寸，且泛化性能好，从而为无人机的飞行控制和停靠提供了决策依据，提高了无人机工作的安全性与便利性。
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