公开(公告)号：CN114812822A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210222009.1

申请日：2022-03-08

Applicant: 南通大学 ,  江苏耐思智能环境科技有限公司

Inventor： 杨柯 ,  周侗 ,  陶菲 ,  韩琪乐 ,  王楚玲 ,  王瑜 ,  王子龙 ,  孙健

IPC: G01J5/00 ,  G01J5/48 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明提供了一种基于角度分割的不规则城市热岛足迹提取方法。首先基于多源遥感影像，反演出地表温度，并利用动态阈值二分法提取城市建成区，然后测算城市形态。其次，从城市建成区边界开始绘制间隔为1km的多个缓冲环，将建成区及其缓冲环等角度分割成十六个象限，进而统计每一环上的平均温度，绘制出温度曲线，剔除异常象限。再次，对剩余象限温度曲线进行整合，利用指数衰减模型拟合出足迹延伸距离和背景温度值。最后，根据拟合得到的延伸距离和背景温度值共同约束热岛影响范围，得到城市热岛足迹。该方法最大限度地减小了城市形态及建成区外围景观的影响，得到更为精确的热岛足迹，为城市的热环境研究和城市规划管理提供建议。

公开(公告)号：CN113739814B

公开(公告)日：2023-09-26

申请号：CN202110992319.7

申请日：2021-08-27

Applicant: 南通大学

Inventor： 马培龙 ,  吴义豪 ,  王子龙 ,  武奇 ,  周侗 ,  陶菲

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明公开一种基于出租车轨迹序列的乘客下客点提取优化方法，具体包含以下步骤；S1:获取出租车轨迹数据并进行下客点的提取；S2:选取城市中下客点位置较为确定的出入口，在出入口前及通往该出入口的邻接道路上设置缓冲区，分别作为下客点位置准确区域与下客点位置存在偏差区域；S3:筛选出坐落在缓冲区内的下客点；S4.对S3中保留下来的下客点分别进行轨迹点的提取，经过标准化处理后分别生成无偏序列TST与有偏序列TSW；S5.使用DTW序列相似度度量方法分别计算TST中轨迹序列与TSW中轨迹序列相似度；S6.将TSW中行驶速度与TSM中第5个轨迹点的行驶速度最接近的点作为纠正后的下客点。该方法提出了一种出租车下客点的提取优化措施，从而提升出租车下客点的提取精度。

公开(公告)号：CN113739814A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110992319.7

申请日：2021-08-27

Applicant: 南通大学

Inventor： 马培龙 ,  吴义豪 ,  王子龙 ,  武奇 ,  周侗 ,  陶菲

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明公开一种基于出租车轨迹序列的乘客下客点提取优化方法，具体包含以下步骤；S1:获取出租车轨迹数据并进行下客点的提取；S2:选取城市中下客点位置较为确定的出入口，在出入口前及通往该出入口的邻接道路上设置缓冲区，分别作为下客点位置准确区域与下客点位置存在偏差区域；S3:筛选出坐落在缓冲区内的下客点；S4.对S3中保留下来的下客点分别进行轨迹点的提取，经过标准化处理后分别生成无偏序列TST与有偏序列TSW；S5.使用DTW序列相似度度量方法分别计算TST中轨迹序列与TSW中轨迹序列相似度；S6.将TSW中行驶速度与TSM中第5个轨迹点的行驶速度最接近的点作为纠正后的下客点。该方法提出了一种出租车下客点的提取优化措施，从而提升出租车下客点的提取精度。

公开(公告)号：CN115077719A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210692706.3

申请日：2022-06-17

Applicant: 南通大学

Inventor： 杨柯 ,  周侗 ,  陶菲 ,  王楚玲 ,  王子龙 ,  韩琪乐

IPC: G01J5/48 ,  G01J5/00

Abstract: 本发明公开一种基于旋转扫描的城市热岛足迹提取方法，首先基于多源遥感影像，分别使用单窗法和二分法反演地表温度和提取建成区；其次以建成区重心为中心，正北方向为起始方向，顺时针旋转扫描城市外一定距离的郊区，统计每1°区域内的建筑占比与水体占比。设定建筑占比阈值、水体占比阈值及合并容差，根据这三个参数筛选出用于进行温度曲线拟合的郊区。然后绘制所选区域间隔为1千米的多个缓冲环，统计每一环的平均温度，绘制温度曲线，使用指数衰减函数拟合得到热岛足迹延伸距离和背景温度。最后，根据足迹延伸距离和背景温度确定热岛足迹。该方法最大程度上减小了城市周边土地利用类型的复杂性对温度曲线的影响，从而得到更为精确的热岛足迹。

公开(公告)号：CN114596500B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202210030581.8

申请日：2022-01-12

Applicant: 南通大学

Inventor： 刘润瑞 ,  周侗 ,  王瑜 ,  王楚玲 ,  韩琪乐 ,  王子龙 ,  陶菲

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T5/80 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开一种基于通道‑空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法，其步骤具体为将遥感影像地物划分为建筑、水体、植被、裸地、道路五个类别标签并对每个类别进行掩码标注；利用Pyhton‑OpenCV中的Canny边缘检测算子强化遥感影像图片中地物类别的纹理特征；对DeeplabV3plus模型中的主干网络输出的深层特征加入通道注意力和空间注意力模块；将图像强化过的图片输入改进的DeeplabV3plus模型进行训练；输出遥感影像地物类别所对应的语义信息。该方法通过边缘检测强化地物纹理特征，通道‑空间注意力强化深层特征实现了遥感影像地物类别较为精细的语义分割，提高了原网络模型语义分割的准确率和平均交并比。

公开(公告)号：CN114596500A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210030581.8

申请日：2022-01-12

Applicant: 南通大学

Inventor： 刘润瑞 ,  周侗 ,  王瑜 ,  王楚玲 ,  韩琪乐 ,  王子龙 ,  陶菲

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06T5/00 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于通道‑空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法，其步骤具体为将遥感影像地物划分为建筑、水体、植被、裸地、道路五个类别标签并对每个类别进行掩码标注；利用Pyhton‑OpenCV中的Canny边缘检测算子强化遥感影像图片中地物类别的纹理特征；对DeeplabV3plus模型中的主干网络输出的深层特征加入通道注意力和空间注意力模块；将图像强化过的图片输入改进的DeeplabV3plus模型进行训练；输出遥感影像地物类别所对应的语义信息。该方法通过边缘检测强化地物纹理特征，通道‑空间注意力强化深层特征实现了遥感影像地物类别较为精细的语义分割，提高了原网络模型语义分割的准确率和平均交并比。