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公开(公告)号：CN113989256A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111314596.9
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京市测绘设计研究院
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像建筑物的检测模型优化方法及检测方法、装置，检测模型优化方法包括如下步骤：优化U‑Net网络模型：在U‑Net网络的特征提取环节用非对称卷积块代替3×3标准卷积，在U‑Net网络的阶跃连接部分引入注意力机制调节特征权重；制作样本数据；将样本数据输入改造后的U‑Net网络模型进行模型训练；对模型训练结果进行精确度计算。
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公开(公告)号：CN114612790A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210330487.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 北京市测绘设计研究院
Abstract: 本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对输入图像进行特征提取处理，获得多个第一特征图；对第一特征图进行异感受野融合处理，获得第二特征图；根据第二特征图的注意力信息，对第二特征图以及第一特征图进行特征融合处理，获得第三特征图；根据第三特征图，获得分割图。根据本公开的实施例的图像处理方法，能够通过异感受野融合处理，融合多种感受野的特征图，使得各特征图之间存在相关性，并且，可使得第二特征图与多个网络层级的第一特征图融合，减少信息损失，减少分割不连续和分割边界粗糙的问题，且基于注意力信息进行融合，使得特征对齐，降低噪声，提升分割精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114462846A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210101794.5
申请日：2022-01-27
Applicant: 北京市测绘设计研究院
Abstract: 本公开涉及一种调查任务下发方法及装置、电子设备。该调查任务下发方法，包括：接收输入的调查任务信息，调查任务信息包括调查任务的地理范围；将地理范围划分为地理子范围；根据地理子范围生成调查子任务，调查子任务包括：任务执行人、任务期限和待调查数据；向不止一个外业终端下发调查子任务，以指示任务执行人通过外业终端在任务期限内对待调查数据进行更新；接收外业终端采集的已调查数据，已调查数据支持在执行同一调查子任务的不同外业终端之间同步。该方法通过将调查任务划分为多个调查子任务，并将多个调查子任务发送给不止一个外业终端来同时进行待调查数据的更新，提高了调查工作的执行效率。
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公开(公告)号：CN111696156B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202010546990.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京市测绘设计研究院
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种免控制点的遥感影像坐标转换方法，包括获取源坐标系下的格网矢量数据及遥感影像，并将该格网矢量数据转成目标坐标系下的格网；源格网坐标系下的源纠正点选取；源纠正点与同名目标纠正点匹配；遥感影像纠正配准；获取源坐标系及目标坐标系下的两套控制点；获取目标坐标系下，影像范围内的控制点及坐标，用于检验转换完成的影像的精度；根据控制点坐标对转换完成的遥感影像进行精度检验。为了实现遥感影像高精度、高效率地进行坐标转换，本发明提供一种免控制点的方法进行遥感影像坐标转换，通过采用规则或不规则格网对影像进行几何纠正，实现航空影像的坐标转换，在保证精度的前提下大大提高了效率。
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公开(公告)号：CN114240161A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111551480.7
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京市测绘设计研究院
Abstract: 本公开涉及一种生态保护红线的校核方法，所述方法包括：获取测绘地理信息数据及待校核红线数据；根据所述保护单元数据对所述待校核红线数据进行单元划分，得到第一类红线区域、第二类红线区域；对所述第一类红线区域进行校核，得到校核后的第一类红线区域；对所述第二类红线区域进行校核，得到校核后的第二类红线区域；根据所述校核后的第一类红线区域及校核后的第二类红线区域得到目标生态保护红线。本公开实施例通过多源、多样的具有预设边界信息的测绘地理信息数据对待校核红线数据进行校核，提升了生态保护红线的位置精度，确保红线边界清晰，落地准确。
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公开(公告)号：CN113988271A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111312880.2
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京市测绘设计研究院
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感影像变化的检测方法及装置、设备，方法包括如下步骤：采集同一区域不同时相的影像数据；对前后时相影像数据进行正射校正、影像融合处理，得到遥感图像数据；采用非生成式和生成式数据扩增方法对遥感图像数据进行数据扩增处理生成样本数据；基于亚像素深度卷积网络对样本数据进行变化检测，获得遥感影像变化结果。本发明实现深度学习和变化检测的深度结合，并且改进了深度学习亚像素卷积算法，采用亚卷积算法代替传统的反卷积可提升采用效果，从而提升模型的准确率。
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公开(公告)号：CN111696156A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010546990.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京市测绘设计研究院
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种免控制点的遥感影像坐标转换方法，包括获取源坐标系下的格网矢量数据及遥感影像，并将该格网矢量数据转成目标坐标系下的格网；源格网坐标系下的源纠正点选取；源纠正点与同名目标纠正点匹配；遥感影像纠正配准；获取源坐标系及目标坐标系下的两套控制点；获取目标坐标系下，影像范围内的控制点及坐标，用于检验转换完成的影像的精度；根据控制点坐标对转换完成的遥感影像进行精度检验。为了实现遥感影像高精度、高效率地进行坐标转换，本发明提供一种免控制点的方法进行遥感影像坐标转换，通过采用规则或不规则格网对影像进行几何纠正，实现航空影像的坐标转换，在保证精度的前提下大大提高了效率。
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