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公开(公告)号：CN118013090B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410155160.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 北京建筑大学
IPC: G06F16/903 , G06F16/906 , G06F16/901 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种针对电网工程勘测数据的快速检索方法及系统，涉及电网数据处理方法技术领域。所述方法包括如下步骤：基于电网工程勘测数据来源及类型进行数据分类，使用HBase存储电网工程勘测结构化数据，使用HDFS存储电网工程勘测非结构化数据；设计联合时空特征的Rowkey，基于联合时空特征的Rowkey实现HBase结构化数据检索，基于Elasticsearch进行HBase结构化数据二级检索，实现多条件结构化数据检索；基于HDFS实现非结构化数据检索，最终基于Elasticsearch、HBase、HDFS完成电网工程勘测数据的检索。本发明方法针对电网工程勘测数据特点进行设计，实现了电网勘测数据的快速、精准检索，为电网工程勘测数据管理领域提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117934915B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311836868.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京建筑大学 , 航天科工(北京)空间信息应用股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种基于国产高分卫星的洪涝灾害三维信息提取方法，包括以下步骤：构建基于密集空洞卷积的教师网络，输入洪涝灾害空间地形数据、降雨事件的统计数据，利用编码器‑解码器结构，得到洪涝水体淹没深度概率分布pDepth；构建基于空间‑光谱特征融合的学生网络，输入高分二号全色和多光谱卫星遥感数据，得到国产高分卫星数据洪涝水体淹没范围概率分布pRange；将洪涝水体淹没深度概率分布pDepth和洪涝水体淹没范围概率分布pRange一并输入到知识蒸馏策略模块中，得到洪涝水体的淹没深度和淹没范围，加快整体网络结构的收敛速度。本发明能同时获取洪涝水体的淹没深度和淹没范围，形成洪涝水体三维信息，有助于监测洪涝灾害演变过程，为应急救灾提供决策支持。
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公开(公告)号：CN114332644A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111657599.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/62 , G06K9/62 , G06N3/04 , G08G1/017 , G08G1/065
Abstract: 本发明提供一种基于视频卫星数据的大视场交通密度获取方法，包括以下步骤：将视频卫星数据输入到预处理模块，得到每一帧图像；采用金字塔道路提取网络，提取第一帧图像中的道路，再对每一帧图像进行掩膜，得到掩膜后道路区域；将掩膜后道路区域输入到基于多策略时空信息选择的车辆检测网络中，进行车辆目标检测；在掩膜后道路区域上绘制热力图，并将该热力图作为图层，叠加到每一帧图像上面，得到大视场交通密度图。本发明提供一种基于视频卫星数据的大视场交通密度获取方法，充分利用目标间的联系，可以准确高效的提取到视频卫星图像中车辆，提高视频卫星交通密度获取的精度与效率。
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公开(公告)号：CN111931689A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010881676.1
申请日：2020-08-26
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种在线提取视频卫星数据鉴别特征的方法，涉及视频卫星数据图像处理技术领域；本发明中提取鉴别特征的方法通过获取视频卫星数据的图像，对获取到的图像进行数据标注，然后将数据标注后的标注区域作为鉴别特征提取范围，在线训练对称语义分割模型，采用训练后的对称语义分割模型和自编码网络模型提取鉴别特征。该方法不仅有效减少前向传播过程中造成的像素信息损失，准确定位图像的分割边界；同时自编码网络模型自动地从无标注数据中学习特征，当视频卫星数据通过神经网络前向传播得到中高层的语义信息后，可借助自编码网络进行语义信息压缩与还原得到更加清晰的特征描述，从而扩大不同背景间的差异，达到更好的分割背景的效果。
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公开(公告)号：CN106911893A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710100038.X
申请日：2017-02-23
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种单像素计算成像方法，首先生成一组随机二值方阵Φ1，Φ2，Φ3，…,ΦR，依次与归一化影像G(i,j)数据进行内积运算，生成单像素数据流Y1，Y2，Y3，…,YR；对Y1，Y2，Y3，…,YR进行傅里叶变换，利用其在频率域数据稀疏性和中心对称性对该频率域数据流进行数据压缩和数据恢复；利用随机二值矩阵Φ(L×m)与恢复后并进行傅里叶逆变换的Y1，Y2，Y3，…,YR或Y(L×n)矩阵，进行约束L1范数优化计算，重建原始影像，实现单像素计算成像的目的。上述方法能够提供单像素相机物理实现的数字仿真过程，解决了航空航天传感器大数据存储、传输以及大能耗的难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106845423A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710059565.0
申请日：2017-01-24
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨遥感影像建筑物自动提取的方法，首先对待处理的高分辨遥感影像进行二维离散傅里叶变换；根据所得到的傅里叶变换结果获得所述高分辨遥感影像的频谱与相位谱；对所得到的频谱取对数，并进行高通滤波处理和对数频谱求差处理；根据所述对数频谱求差处理结果构建影像的显著性图；由所构建的影像的显著性图检测得到显著性区域，并基于所述显著性区域确定原影像上待识别的建筑物区域；对该待识别的建筑物区域进行影像差分处理，并对差分处理后的影像进行傅里叶变换，依据傅里叶变换结果进行建筑物频谱检测。上述方法能够实现高分辨遥感影像建筑物目标和位置的自动提取，从而推动摄影测量遥感自动化技术进步。
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公开(公告)号：CN117934915A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311836868.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 北京建筑大学 , 航天科工(北京)空间信息应用股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种基于国产高分卫星的洪涝灾害三维信息提取方法，包括以下步骤：构建基于密集空洞卷积的教师网络，输入洪涝灾害空间地形数据、降雨事件的统计数据，利用编码器‑解码器结构，得到洪涝水体淹没深度概率分布pDepth；构建基于空间‑光谱特征融合的学生网络，输入高分二号全色和多光谱卫星遥感数据，得到国产高分卫星数据洪涝水体淹没范围概率分布pRange；将洪涝水体淹没深度概率分布pDepth和洪涝水体淹没范围概率分布pRange一并输入到知识蒸馏策略模块中，得到洪涝水体的淹没深度和淹没范围，加快整体网络结构的收敛速度。本发明能同时获取洪涝水体的淹没深度和淹没范围，形成洪涝水体三维信息，有助于监测洪涝灾害演变过程，为应急救灾提供决策支持。
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公开(公告)号：CN111931685B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010872534.9
申请日：2020-08-26
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双向跟踪策略的视频卫星移动目标检测方法，包括将*.avi格式的视频卫星影像加载入siamese孪生网络，并确定目标模板，所述目标模板需重塑为siamese孪生网络所需要的127*127*3大小；所述目标模板是以视频卫星影像的第一帧作为初始帧，在初始帧中手动框选出待检测移动目标；将上一帧中检测到的待检目标框扩增至229*229*3大小，作为当前帧待检测移动目标的搜索区域；将所述目标模板和所述搜索区域进行数据预处理；提取目标模板特征图和当前帧搜索区域特征图；等步骤。优点是：将孪生网络和双向跟踪预测结合，进一步保障遮挡情况下目标被成功检测；双向跟踪策略不仅可以优化正常检测时的精度，还能够保证目标在遮挡情况下检测的准确性。
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公开(公告)号：CN111931686A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010872543.8
申请日：2020-08-26
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及视频卫星目标跟踪领域，公开了一种基于背景知识增强的视频卫星目标跟踪方法，包括步骤：在第一帧图像中截取视频卫星目标，获得目标模板图像以及目标搜索区域图像；构建已训练好的双分支Siamese网络，生成目标模板特征图以及目标搜索区域特征图；构建三个级联的RPN网络，获得筛选后的高置信度预测框；建立背景识别模块，将高置信度预测框输入至背景识别模块中，获得当前帧图像的目标跟踪结果，在线训练所述背景识别模块、并对背景识别模块的场景类别更新。本发明通过背景离线训练，背景训练集更新、背景在线更新等处理，进行了背景强化，适用于不同复杂背景，最大限度去除背景干扰，解决目标“淹没”在背景中的问题，更加准确地跟踪到目标。
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公开(公告)号：CN111931684A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010872520.7
申请日：2020-08-26
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频卫星数据鉴别特征的弱小目标检测方法，该方法充分利用鉴别特征来提高弱小目标的检测精度。采用对称语义分割模型和自编码网络提取目标的鉴别特征，利用自顶向下调节机制对影像特征和目标鉴别特征进行数据融合，然后通过注意力机制进行背景增强，进一步增大目标与背景的对比度差异；引入多尺度语义分析策略，采用金字塔模型提取出视频卫星数据中的弱小目标。本发明着重弱小目标鉴别特征的提取与引入，采用注意力机制进一步增大目标与背景的差异，能够极大提高视频卫星中弱小目标的检测精度。
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