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公开(公告)号：CN116229252A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211295465.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种复杂广域背景下的机场检测方法，包括以下步骤：S1、基于集成探测器对机场跑道进行特征初提取；S2、将特征初提取的数据通过教师节点对跑道判别；S3、将判别后的样本通过场景分类和像素精细提取对跑道确定。本发明在复杂广域背景便于对跑道的特征进行提取，并对提取的结果进行判别，且通过改进了机场提取框架，突破了单一方案的局限性，大大提高了本复杂广域背景下的机场检测方法对跑道进行特征提取的使用范围，使得该复杂广域背景下的机场检测方法的对机场检测的效率更加便捷，且通过保有率、错误去除率、和增长率对该框架的探测结果进行定量评价，大大提高了复杂广域背景下的机场检测方法现有的保有率和错误去除率。
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公开(公告)号：CN112395998A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011306320.1
申请日：2020-11-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/587
Abstract: 本发明涉及一种使用深度学习的跑道检测对全球开放数据库中机场空间位置的验证方法，包含以下步骤：第一步、机场数据融合——融合OAC、GNO和GNS+GNIS三种全球机场位置数据集以获取更完整的数据集；第二步、深度学习模型训练——训练两种深度学习模型；第三步、机场影像验证——将以上两个已训练的模型结合，验证融合数据集影像中所有机场的位置点。本发明提出的验证方法在测试数据集上表现良好，准确率为95.8%，召回率为95.8%。当结果得分阈值设置为0.65时，全球共29259个机场点位通过验证。同时，对验证结果做了人工抽样校验，本发明对样本的验证精度达到了91%，且速度是人工的15倍。结果显示，本发明可以快速、可靠的辅助验证全球机场空间位置，并为其他遥感目标空间位置验证提供了流程思路。
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公开(公告)号：CN111428916A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010169849.7
申请日：2020-03-12
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种海上救援船舶巡航路径规划方法，包括以下步骤：第一步、利用基于GIS的多准则决策分析方法，建立航行风险指数，对每个格网的救援需求进行评估；第二步、基于时间可达性模型识别救援船的巡航区域；第三步、以路径所经格网救援需求之和最大为目标，通过求解线性规划问题确定最优巡航路径。本发明使用海洋环境数据可以确定救援船最优巡航路径。本发明可为有关部门规划救援船舶的海上巡航路径提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111401702A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010150608.8
申请日：2020-03-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种海上交通风险评估方法，包括以下步骤：第一步、海上交通风险评估指标体系构建，指标体系包括三个风险组分：1）、危险性；2）、脆弱和暴露性；3）、缓解能力；第二步、评估指标空间数据库建立；第三步、评估指标权重计算——计算各风险组分指标权重；第四步、组分加权图生成；第五步、海上交通风险评估——计算海上交通风险指数，并进一步分为5级：非常高、高、中、低、非常低。本发明分析了海上交通风险的内在驱动因素，增加了海上交通风险的透明性，为降低海上事故的可能提供重要技术支持。本发明中地理空间技术、多准则决策、风险指数的结合提供了一个科学的海上交通风险评估方法，克服了海上交通风险工具的不足。
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公开(公告)号：CN111401702B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010150608.8
申请日：2020-03-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06Q50/30 , G06F17/16 , G06N7/02
Abstract: 本发明涉及一种海上交通风险评估方法，包括以下步骤：第一步、海上交通风险评估指标体系构建，指标体系包括三个风险组分：1）、危险性；2）、脆弱和暴露性；3）、缓解能力；第二步、评估指标空间数据库建立；第三步、评估指标权重计算——计算各风险组分指标权重；第四步、组分加权图生成；第五步、海上交通风险评估——计算海上交通风险指数，并进一步分为5级：非常高、高、中、低、非常低。本发明分析了海上交通风险的内在驱动因素，增加了海上交通风险的透明性，为降低海上事故的可能提供重要技术支持。本发明中地理空间技术、多准则决策、风险指数的结合提供了一个科学的海上交通风险评估方法，克服了海上交通风险工具的不足。
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公开(公告)号：CN115983475A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310001248.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06F17/18 , G06F113/08 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种海区尺度落水人员漂移轨迹预测方法，步骤包括：海域分区、漂移轨迹预测模型建立、落水人员漂移轨迹预测、漂移轨迹预测模型精度及适用性评价。本发明提升了落水人员漂移轨迹预测精度，有助于提高海上搜救工作落水人员漂移轨迹精准预测能力，有力支撑海上搜救辅助决策。
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公开(公告)号：CN111428916B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010169849.7
申请日：2020-03-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 本发明涉及一种海上救援船舶巡航路径规划方法，包括以下步骤：第一步、利用基于GIS的多准则决策分析方法，建立航行风险指数，对每个格网的救援需求进行评估；第二步、基于时间可达性模型识别救援船的巡航区域；第三步、以路径所经格网救援需求之和最大为目标，通过求解线性规划问题确定最优巡航路径。本发明使用海洋环境数据可以确定救援船最优巡航路径。本发明可为有关部门规划救援船舶的海上巡航路径提供参考。
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公开(公告)号：CN113591668A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110844610.X
申请日：2021-07-26
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种使用深度学习和空间分析的广域未知大坝自动探测方法，包含以下步骤：候选区提取——地表水面积约束和行政边界数据集相交约束以获取更准确的候选区；深度学习模型训练——训练三种目标识别模型，NMS算法和长度阈值融合检测结果；地理分析与综合判别——综合地形约束，相交原则和其他目标开放数据集将误检框删除，进一步提升大坝探测中的准确率。本发明提出的自动探测方法在测试数据集上表现良好，探测结果做了人工校验，准确率为80.0%，召回率为91.1%，同时，发现39个不在任何数据集上的新大坝。结果显示，本发明可以自动、快速、可靠的探测未知区域大坝的空间位置，并为其他遥感目标空间位置探测提供了流程思路。
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