-
公开(公告)号：CN113468982B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202110657027.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本申请公开了一种城市功能区分类方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取目标城市的遥感影像；获取目标城市的激光雷达点云数据；对遥感影像进行分块处理，获得若干街区块；基于激光雷达点云数据获取各所述街区块的三维城市结构参数；至少基于各所述街区块的三维城市结构参数确定各所述街区块的功能区类别，以获得目标城市的城市功能区分类结果。本申请中通过获取目标城市的遥感影像，并对其进行分块来获得街区块，然后从获取的激光雷达点云数据中提取到各街区块的三维城市结构参数，最后根据获得的三维城市结构参数来确定各街区块所属的功能区，通过使用多机器学习算法和特征优化提高了城市功能区分类的精度，使得对功能区的分类更加准确。
-
公开(公告)号：CN114066876B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202111413389.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及建筑垃圾变化检测技术领域，具体地说是一种基于分类结果及CVA‑SGD法的建筑垃圾变化检测方法，通过变化矢量分析法(CVA)和光谱斜率差异法(SGD)相结合的建筑垃圾变化检测框架通过定量评价验证了该方法的有效性，三种阈值分割算法和变化检测精度评价方法，并可以根据实际情况，综合考虑运算效率、运算的复杂程度等选择适合的阈值分割算法和调节因子，本发明同现有技术相比，通过变化矢量分析避免重复分类的累计误差所带来的影响，通过光谱斜率差异检测出由于类间光谱方差存在而导致的伪变化，再使用不同的阈值分割算法提取建筑垃圾的变化区域，实现对建筑垃圾变化信息的掌握。
-
公开(公告)号：CN114066876A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111413389.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明涉及建筑垃圾变化检测技术领域，具体地说是一种基于分类结果及CVA‑SGD法的建筑垃圾变化检测方法，通过变化矢量分析法(CVA)和光谱斜率差异法(SGD)相结合的建筑垃圾变化检测框架通过定量评价验证了该方法的有效性，三种阈值分割算法和变化检测精度评价方法，并可以根据实际情况，综合考虑运算效率、运算的复杂程度等选择适合的阈值分割算法和调节因子，本发明同现有技术相比，通过变化矢量分析避免重复分类的累计误差所带来的影响，通过光谱斜率差异检测出由于类间光谱方差存在而导致的伪变化，再使用不同的阈值分割算法提取建筑垃圾的变化区域，实现对建筑垃圾变化信息的掌握。
-
公开(公告)号：CN113468982A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110657027.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本申请公开了一种城市功能区分类方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取目标城市的遥感影像；获取目标城市的激光雷达点云数据；对遥感影像进行分块处理，获得若干街区块；基于激光雷达点云数据获取各所述街区块的三维城市结构参数；至少基于各所述街区块的三维城市结构参数确定各所述街区块的功能区类别，以获得目标城市的城市功能区分类结果。本申请中通过获取目标城市的遥感影像，并对其进行分块来获得街区块，然后从获取的激光雷达点云数据中提取到各街区块的三维城市结构参数，最后根据获得的三维城市结构参数来确定各街区块所属的功能区，通过使用多机器学习算法和特征优化提高了城市功能区分类的精度，使得对功能区的分类更加准确。
-
公开(公告)号：CN108447042A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810184867.5
申请日：2018-03-06
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种城市景观影像数据的融合方法及系统，涉及地理信息技术领域，能够有效展示更全面的城市景观影像数据，提高城市景观影像数据展示的完整性。所述方法包括：获取通过地面采集设备采集到的第一城市景观影像数据；获取通过空中采集设备采集到的第二城市景观影像数据；按照预设映射关系将所述第一城市景观影像数据与所述第二城市景观影像数据进行对齐与拼接，得到融合后的城市景观影像数据，所述预设映射关系为所述第一城市景观影像数据、所述第二城市景观影像数据与地理坐标系之间的映射关系。本发明主要用于城市景观影像数据的融合。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116977371A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310997654.5
申请日：2023-08-09
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开一种基于变化特征选择的迁移学习变化检测方法，基于经典的CNN模型结构VGG16模型，包括预训练VGG16模型来学习影像场景中的各种特征；将VGG16模型当中的前三个尺度大小的卷积层用于对输入的影像进行特征提取；构建过滤特征法的方差选择算法并嵌入到VGG16模型中用于在所提取的特征中筛选出变化特征；将所有的变化特征组合成一个特征多维向量，并采用变化向量分析法(CVA)计算特征多维向量的变化幅度获得变化检测图；通过模糊C均值聚类算法(FCM)将变化检测图分割成变化类别和不变类别进而得到变化二值图像；本发明通过筛选深层变化特征向量得到与变化有关的特征，在减少计算量的同时又能对城市区域达到很好的变化检测结果。
-
公开(公告)号：CN112597936B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202011592839.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明属于建筑垃圾处理技术领域，提供了一种基于面向对象分层分割的建筑垃圾分离方法及相关产品，所述方法通过获取多谱影像数据并进行预处理，再进行形态学建筑指数影像处理后得到增强后的遥感影像，将其输入预先建立的基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，得到建筑垃圾和非建筑垃圾的分离结果。本发明预先建立基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，对遥感影像进行分层分割，有利于不同地物在不同层次尺度下被完整分离，通过对比建筑垃圾与周边地物在光谱、几何和纹理等各类特征上的差异，实现对建筑垃圾信息快速准确的分离，提高分离精度，有效解决了建筑垃圾与裸土、建筑物和植被等周边地物之间光谱易混淆的问题。
-
公开(公告)号：CN108447042B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201810184867.5
申请日：2018-03-06
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了一种城市景观影像数据的融合方法及系统，涉及地理信息技术领域，能够有效展示更全面的城市景观影像数据，提高城市景观影像数据展示的完整性。所述方法包括：获取通过地面采集设备采集到的第一城市景观影像数据；获取通过空中采集设备采集到的第二城市景观影像数据；按照预设映射关系将所述第一城市景观影像数据与所述第二城市景观影像数据进行对齐与拼接，得到融合后的城市景观影像数据，所述预设映射关系为所述第一城市景观影像数据、所述第二城市景观影像数据与地理坐标系之间的映射关系。本发明主要用于城市景观影像数据的融合。
-
公开(公告)号：CN108388636B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201810157720.7
申请日：2018-02-24
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F16/53
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应分段最小外接矩形的街景影像检索方法及装置，涉及地理信息技术领域，可以较大程度提高街景影像检索效率。其中方法包括：获取输入的检索点坐标；参照所述检索点坐标，查询在预设检索结构中是否存在包含检索点的最小外接矩形，其中，所述预设检索结构中包含街景影像采集轨迹自适应分段后得到的每段轨迹对应的最小外接矩形，每个最小外接矩形内包含多张街景影像；若存在，则查询在包含所述检索点的最小外接矩形中是否存在与所述检索点对应的街景影像；根据查询结果确定街景影像检索结果。本申请适用于街景影像检索。
-
公开(公告)号：CN112597936A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011592839.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明属于建筑垃圾处理技术领域，提供了一种基于面向对象分层分割的建筑垃圾分离方法及相关产品，所述方法通过获取多谱影像数据并进行预处理，再进行形态学建筑指数影像处理后得到增强后的遥感影像，将其输入预先建立的基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，得到建筑垃圾和非建筑垃圾的分离结果。本发明预先建立基于面向对象分层分割的知识规则分离模型，对遥感影像进行分层分割，有利于不同地物在不同层次尺度下被完整分离，通过对比建筑垃圾与周边地物在光谱、几何和纹理等各类特征上的差异，实现对建筑垃圾信息快速准确的分离，提高分离精度，有效解决了建筑垃圾与裸土、建筑物和植被等周边地物之间光谱易混淆的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.026 seconds)
