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公开(公告)号：CN114660611B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210185657.4
申请日：2022-02-28
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机载LiDAR测深与多波束声呐测深点云的融合方法，属于测绘技术领域，本发明首先利用虚拟格网将原始点云划分为重叠区域与非重叠区域，并生成具有一定抗噪性的模拟格网节点，然后构建了一种基于非重叠区块的无缝化集成模型，将每个非重叠区块内的源测量点与相应的模拟格网节点进行局部配准，并利用TPS插值算法对每个非重叠区块的边界点进行平滑。本发明通过这种方法，能够在一定程度减少地形失真、消除机载LiDAR测深与多波束声呐测深点云数据接缝区域的数据缝隙，为点云数据的三维重建等应用提供数据基础。
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公开(公告)号：CN116609758B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310868924.2
申请日：2023-07-17
Applicant: 山东科技大学 , 山东瑞智飞控科技有限公司
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种机载激光测深波形旅行时提取方法，属于激光测量技术领域，用于波形旅行时的提取，首先基于Gold去卷积进行海面及海底初始范围确定，然后利用双指数函数拟合水体有效回波，并求取漫衰减系数，最后利用漫衰减系数对Gold去卷积所确定的海底初始回波进行增强，并对增强信号采用高斯函数分解，获取准确海底位置时刻，完成水下旅行时的提取。本发明通过这种方法，实现了波形水下旅行时的准确提取，该方法对于机载激光测深微弱波形水下斜距提取、机载激光测深系统点位归算及提高测深精度均具有重要的数据支撑作用。
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公开(公告)号：CN116341769A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310618148.0
申请日：2023-05-30
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯超参数优化的神经网络的余水位预报方法，属于预测目的的数据处理方法技术领域，用于余水位预报。本发明对实测水位数据进行处理，提取余水位，并创建模型的输入数据、输出数据，利用长短期神经记忆网络模型对历史余水位进行深度学习，然后对未来余水位进行精确预报。模型将输入数据及输出数据组成的数据集进行分割，使用贝叶斯超参数进行优化，得到最佳模型参数，然后利用双向长短期记忆神经网络进行训练学习，确定最佳网络结构，实现对验潮站处的未来余水位进行预报的目的。本发明预报时间更长、精度更高，省去复杂的参数设置，操作更加简单且无需对余水位数据进行频谱分析。
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公开(公告)号：CN115856898A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310196222.4
申请日：2023-03-03
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开一种适应于全海深的面阵三维成像声呐点位归算方法，属于超声波测量技术领域，用于声呐点位的归算，包括考虑二维面阵横纵两方向波束导向作用，并分别在接收面阵横纵两方向构建圆锥面波束能量几何分布模型，据此解算换能器坐标系下波束单位入射向量方向，进而根据姿态设备记录的换能器姿态角和换能器自身的安装偏差角，计算波束空间入射角；最后根据记录的波束旅行时间和定位设备记录的地理坐标，实现三维成像声呐探测点声线跟踪和地理坐标归算。本发明结合二维面阵波束形成原理，以波束导向作用下圆锥面状波束能量交叉为数学模型，有效弥补了当前全海深面阵三维成像声呐点位归算技术的空缺，具有可行性和实际参考意义。
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公开(公告)号：CN114509409B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210412903.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了星载单光子激光雷达的叶绿素浓度垂直剖面反演方法，属于激光遥感技术领域，用于获取海水参数、叶绿素参数的垂直剖面，包括：沿卫星飞行方向，将星载单光子激光雷达获取的水面信号光子点云与水体后向散射信号光子点云进行分离提取；利用RL反卷积算法校正单光子激光雷达余脉冲效应对光子信号的影响；构建星载单光子激光雷达水面反射信号光子与水体后向散射信号光子的概率统计模型，利用风速数据计算激光雷达系统常数；构建光谱经验解析模型，计算水体叶绿素的垂直剖面。与现有技术相比，本发明能够准确反演待测水域的水体叶绿素垂直剖面结果，对于监测水体污染、藻类爆发、海洋碳循环、以及全球气候变化等多个领域具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113156393B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110332906.3
申请日：2021-03-29
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机载激光测深破碎风浪海面模型构建方法，属于海洋测绘技术领域，其首先基于海浪谱原理构建初始海浪谱海面模型；然后利用质点‑弹簧模型布料模拟方法提取拟合海面的破碎波峰面；最后将提取出的破碎波峰面利用破碎波浪海面起伏理论模型拟合出破碎波峰海面模型，并将海浪谱海面模型和破碎波峰海面模型融合为完整、真实的瞬时三维破碎风浪海面模型。本发明通过这种方法，实现了瞬时三维破碎风浪海面模型的构建，该方法对于机载激光测深海面折射改正、海面异常点检测及提高测深精度均具有重要的数据支撑作用。
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公开(公告)号：CN114509409A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210412903.5
申请日：2022-04-20
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了星载单光子激光雷达的叶绿素浓度垂直剖面反演方法，属于激光遥感技术领域，用于获取海水参数、叶绿素参数的垂直剖面，包括：沿卫星飞行方向，将星载单光子激光雷达获取的水面信号光子点云与水体后向散射信号光子点云进行分离提取；利用RL反卷积算法校正单光子激光雷达余脉冲效应对光子信号的影响；构建星载单光子激光雷达水面反射信号光子与水体后向散射信号光子的概率统计模型，利用风速数据计算激光雷达系统常数；构建光谱经验解析模型，计算水体叶绿素的垂直剖面。与现有技术相比，本发明能够准确反演待测水域的水体叶绿素垂直剖面结果，对于监测水体污染、藻类爆发、海洋碳循环、以及全球气候变化等多个领域具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110031856B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910268370.6
申请日：2019-04-04
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机载LiDAR测深数据的漫衰减系数提取方法，属于海洋测绘技术领域，其首先获取机载LiDAR测深原始波形数据，对其进行去噪；然后利用分层异构模型对去噪后的波形数据进行拟合，分解得到水体散射回波信号；再通过水体散射回波信号分别计算得到双段指数所对应的初始漫衰减系数；最后根据双段指数的采样时间确定相应权重，对初始漫衰减系数取加权平均，得到该激光测深点最终的漫衰减系数值。本发明通过这种方法，实现了机载LiDAR测深数据每一束激光的漫衰减系数提取，有效解决了目前漫衰减系数提取精度低、分辨率低的问题。
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公开(公告)号：CN108447126B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810081178.1
申请日：2018-01-29
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参考平面的移动测量系统激光点云精度评估方法。所述激光点云精度评估方法利用获取的参考平面的平面方程作为基础，再利用MMS系统获取的该参考平面的点云数据分别计算点云数据在E、N、U三个方向上的中误差，从而进行精度评估。一方面解决了利用地面控制点的传统精度评估手段工作量大、效率较低的缺陷；另一方面该方法无需提取特征点或特征线段，克服了特征点、线难以提取以及因特征提取不精确而造成的精度评估结果不可靠、不准确的缺点，提高了工作效率和精度评估质量。此外，由于本发明方法基于平面特征，可以依赖于现有的建筑平面，具有快速、方便、易于实施等优点。
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公开(公告)号：CN113012206A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110179598.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及房檐特征的机载与车载LiDAR点云配准方法，属于移动测量技术领域，其首先对机载与车载LiDAR点云数据去噪和滤波处理，从地物点中提取建筑物点云和特征角点；建立一种局部邻域相似性测度模型，实现机载与车载LiDAR伪同名点的快速自动匹配，并利用伪同名点对实现粗配准；然后基于方向预测算法对车载LiDAR建筑物轮廓线外扩，构建潜在房檐特征点集；最后，利用两次ICP算法分别实现机载与车载LiDAR点云真同名点对匹配和迭代精配准。本发明实现了机载与车载LiDAR高精度配准，有效解决了房檐影响下机载与车载LiDAR数据同名特征少、配准精度低等问题。
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