公开(公告)号：CN119540654A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411765032.0

申请日：2024-12-04

Applicant: 北京大学 ,  宁波市自然资源和规划大数据中心

Inventor： 杜世宏 ,  朱锦辉 ,  熊淑萍 ,  张志强 ,  张修远 ,  雷亦晨

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供一种城市土地利用自动分类方法及系统，方法包括：基于开源众包地理数据制作大范围土地利用训练样本；构建端到端的不确定性感知的上下文深度学习语义分割网络，得到像素级的土地利用分类产品；基于自下而上的多尺度分割算法对待分类的遥感影像进行分割，基于众数投票将像素级的土地利用分类结果与对象级分割边界融合，得到对象级土地利用分类产品。本发明基于深度学习对土地利用类型进行自动分类，提高了分类精度，节省了人工成本。

公开(公告)号：CN119131182B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411163701.7

申请日：2024-08-23

Applicant: 北京大学

Inventor： 杜世宏 ,  雷亦晨 ,  张修远 ,  熊淑萍 ,  谭舸

IPC: G06T11/20 ,  G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公布了一种遥感影像中社区开放空间的层级联合制图方法及装置，包括：样本生成模块、分层映射模块和遮挡建模模块；通过开发层级社区开放空间样本自动化制作流程，制作空间统一的层级社区开放空间样本库；设计具有双分支层级制图架构LMA的层级遮挡感知模型；设计级联图模组CGM，用于表示地上元素对地面元素的遮挡过程，利用LMA的上层分支特征指导筛选下层分支特征，增强LMA的上下层分支间信息传递。本发明实现了基于深度学习的社区尺度层级开放空间的高精度提取，显著提升了对多层次、相互遮挡的开放空间元素的识别和制图能力。

公开(公告)号：CN119131182A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411163701.7

申请日：2024-08-23

Applicant: 北京大学

Inventor： 杜世宏 ,  雷亦晨 ,  张修远 ,  熊淑萍 ,  谭舸

IPC: G06T11/20 ,  G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公布了一种遥感影像中社区开放空间的层级联合制图方法及装置，包括：样本生成模块、分层映射模块和遮挡建模模块；通过开发层级社区开放空间样本自动化制作流程，制作空间统一的层级社区开放空间样本库；设计具有双分支层级制图架构LMA的层级遮挡感知模型；设计级联图模组CGM，用于表示地上元素对地面元素的遮挡过程，利用LMA的上层分支特征指导筛选下层分支特征，增强LMA的上下层分支间信息传递。本发明实现了基于深度学习的社区尺度层级开放空间的高精度提取，显著提升了对多层次、相互遮挡的开放空间元素的识别和制图能力。