公开(公告)号：CN120032065A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202510505887.8

申请日：2025-04-21

Applicant: 之江实验室

Inventor： 范文山 ,  卓桐 ,  李道勋 ,  杨雪梅 ,  谭伟 ,  王松

IPC: G06T17/00 ,  G06T17/20

Abstract: 本申请涉及数据表征处理技术领域，公开了一种大规模三角网格连续细节分层表征方法与动态重构方法，其中，表征方法包括：基于获取到的大规模复杂场景图进行顶层划分，得到BVH结构；其中，BVH结构中叶子节点确定为底层划分结构节点，BVH结构中根节点和中间节点确定为顶层划分结构节点；基于底层划分结构节点包含的三角网格进行底层空间划分，生成相对应的以面片为粒度的初始面片表征集合；基于初始面片表征集合，从底层划分结构节点到顶层划分结构节点进行网格简化操作，得到连续多分辨率网格表征。本申请提供的技术方案，能够有效应对大规模网格模型的存储、计算和实时显示需求。

公开(公告)号：CN118333862B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410761703.X

申请日：2024-06-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 曲鑫 ,  季青原 ,  杨雪梅 ,  黄河 ,  赵旋 ,  李道勋 ,  吴自勉

IPC: G06T3/4053 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种卫星降水遥感图像时空超分辨率重建方法及系统，先得到低分辨率卫星降水遥感图像，然后构建并训练分组多尺度注意力机制的条件生成对抗网络；条件生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器中的分组多尺度注意力卷积模块由多个并行的卷积层及其注意力通道连接而成，多个并行的卷积层使用不同大小的卷积核进行卷积，每个卷积核对应于不同的特征组，所有经过注意力模块处理的特征图加权叠加在一起，构成生成器最终的输出特征图；每轮次对抗训练中，交叉训练判别器和生成器。最后利用训练后的条件生成对抗网络，生成时空超分辨率的卫星降水遥感图像。本发明重建的降水图像更加清晰和准确，且训练效率高。

公开(公告)号：CN119938230A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510423051.3

申请日：2025-04-07

Applicant: 之江实验室

Inventor： 薛国华 ,  黄河 ,  虞舒敏 ,  李道勋 ,  杨雪梅 ,  吴自勉 ,  谭伟

IPC: G06F9/455 ,  G06F9/445 ,  G06F8/41

Abstract: 本申请涉及一种节点化卫星仿真方法、装置和存储介质，其中，该方法包括：获取卫星仿真需求；将卫星仿真需求进行解析处理，得到结构化场景信息；结构化场景信息包括用于实现卫星仿真需求的有限功能块；获取多个预设的仿真流程节点，并获取仿真流程节点各自对应的节点策略子集合；针对各个仿真流程节点，依次从各个节点策略子集合中检索与结构化场景信息相匹配的目标节点策略，并基于目标节点策略生成目标仿真模型；将与卫星仿真需求对应的仿真参数输入至目标仿真模型，进行卫星仿真处理，并生成卫星仿真结果。通过本申请，解决了在卫星数字孪生仿真中场景扩展性差、重复配置效率低的问题，显著提高了卫星数字孪生仿真的场景扩展性和配置效率。

公开(公告)号：CN118333862A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410761703.X

申请日：2024-06-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 曲鑫 ,  季青原 ,  杨雪梅 ,  黄河 ,  赵旋 ,  李道勋 ,  吴自勉

IPC: G06T3/4053 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种卫星降水遥感图像时空超分辨率重建方法及系统，先得到低分辨率卫星降水遥感图像，然后构建并训练分组多尺度注意力机制的条件生成对抗网络；条件生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器中的分组多尺度注意力卷积模块由多个并行的卷积层及其注意力通道连接而成，多个并行的卷积层使用不同大小的卷积核进行卷积，每个卷积核对应于不同的特征组，所有经过注意力模块处理的特征图加权叠加在一起，构成生成器最终的输出特征图；每轮次对抗训练中，交叉训练判别器和生成器。最后利用训练后的条件生成对抗网络，生成时空超分辨率的卫星降水遥感图像。本发明重建的降水图像更加清晰和准确，且训练效率高。