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公开(公告)号：CN116704362A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310539065.2
申请日：2023-05-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种结合时空特征的GRACE卫星空窗期数据重构方法、系统及设备，首先收集三个数据处理中心的TWSA数据集并进行预处理；LSTM模型处理TWSA长时序数据得到TWSA重构初始值；TWSA初始值进行去趋势处理，将TWSA初始值分解为TWSA随机项和趋势项；然后利用BCNN模型修正TWSA随机项得到TWSA修正项；合并TWSA趋势项和修正项，得到TWSA重构的最终值。本发明针对GRACE两代卫星间11个月的空窗期问题，构建了一种时空特征的LSTM‑BCNN重构模型，在重构空窗期陆地水储量异常(TWSA)数据时，既能提取陆地水储量历史数据时序特征，又能提取环境因子空间特征，完成了空窗期TWSA数据的高精度重构，为水储量时序分析和旱情监测提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN115544734A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211120829.6
申请日：2022-09-15
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于特征水域变化的旱情监测预警方法、系统及设备，首先利用基于随机深林分类和综合阈值分割模型的水体精确提取技术，实现自动化精确提取目标区地表水域；然后根据先验知识和面积阈值识别并分离出特征水域，进而对特征水域面积多年同时期变化进行实时监测；最后根据特征水域动态变化情况进行旱情预警和综合评估，当特征水域面积在监测时段内显著减小时，根据实际情况得出可能会发生干旱的结论并发出旱情预警。本发明将地表水直接作为表征干旱状态的指标和因子，相比于其他模型和方法更加简单，且能更直观地反映旱情发展和演变。本发明根据特征水域面积变化情况进行干旱实时监测，可以更准确、及时地进行旱情预警和综合评估。
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公开(公告)号：CN109544707A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201710840617.8
申请日：2017-09-18
Applicant: 武汉万德智新科技股份有限公司 , 武汉大学
CPC classification number: G07B15/02 , G06K9/00664 , G06K9/6201 , G06K2209/15 , G08G1/017 , G08G1/149
Abstract: 本发明公开了一种停车场出入智能控制系统及方法，系统包括相机一、相机二、相机三、监控系统、计费系统，所述相机一、相机二设置在停车场入口，所述相机三设置在停车场出口，所述相机一、相机二、相机三和计费系统都与监控系统相连接，所述监控系统包括基于置信度的异构双相机车牌识别系统和出场车牌识别的模糊匹配系统。本发明能够运用多线程和神经网络技术设计了基于四种不同类型、不同型号相机的双相机识别系统及算法，解决了监控系统的任意一个车道支持不同类型、不同型号的相机组合成双相机识别的问题，解决了在相机识别错误情况下，车辆自动出场的问题。
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公开(公告)号：CN119942360A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411790653.4
申请日：2024-12-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请涉及遥感影像智能解译技术领域，特别涉及一种多模态多时相地表水概率空缺填补方法及装置，其中，方法包括：获取目标区域中满足预设条件的多模态多时相地表水概率空缺填补的目标数据集；利用目标深度神经网络模型对目标数据集进行地表水概率空缺填补处理，以生成无空缺的地表水概率图；利用目标生成对抗网络训练目标深度神经网络模型，以生成训练后的模型，从而对无空缺的地表水概率图进行目标图像增强处理，以生成满足预设增强条件的多模态多时相地表水概率填补图像。由此，解决了相关技术中难以处理地表水制图所需的非连续像素值数据，并且缺乏足够的高质量训练样本，导致模型的泛化能力不足，降低了地表水制图的准确性和可靠性等问题。
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公开(公告)号：CN119810636A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411754063.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种基于小水体转移矩阵的气象干旱遥感监测方法及系统，属于遥感旱情监测领域，其包括：基于获取的DW水体数据提取半月尺度地表水，结合收集的辅助水体数据，采用随机森林算法和时空邻域相似性算法对提取的半月尺度地表水进行补充，得到半月尺度水体产品；将半月尺度水体产品基于面积大小分为三种状态，进行两两空间匹配得到六种水体状态转换类型；选择大水体转为小水体和非水体转为小水体这两种类型，结合这两种类型的转移总次数计算NSWSTI；结合传统干旱指数和所述NSWSTI，进行气象干旱遥感监测。本发明有效解决了由于云层覆盖导致的水体数据缺失问题，更灵敏地捕捉到小水体在干旱过程中的动态变化，提高了遥感干旱监测的精度与可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117475300A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311316069.0
申请日：2023-10-11
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/86 , G06V10/26
Abstract: 高精度地提取城市遥感影像中的水体对于辅助制定河湖管理政策、保证城市水资源可持续发展具有重大意义。然而，城市高分辨率遥感影像蕴含复杂的空间信息和语义信息，导致依赖局部信息提取出的水体特征容易与全局信息产生偏差，进而影响城市水体语义分割的准确率。针对此问题，本发明公开了一种基于注意力机制的城市水体提取方法和系统，本发明提出了一种基于注意力机制的编码器‑解码器结构神经网络，在该网络中，带有空洞卷积的主干网络可以多尺度获取城市遥感影像的低层特征和高层特征，基于注意力机制的编码器‑解码器结构可以分别在空间域和通道域提取全局特征，再将两种全局特征结合，得到城市水体语义分割结果。
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公开(公告)号：CN117437276A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311397431.1
申请日：2023-10-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/60 , G01C5/00 , G06T7/73 , G06V20/13 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06V10/422 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种多特征支持的大坝遥感测高方法及计算机可读介质。本发明获取同一大坝多景原始卫星影像及对应的影像元数据，计算得出大坝走向对应的方位角，在针对影像进行预处理之后引入阴影提取算法，构建每景影像对应的大坝阴影区域多边形，进而计算该多边形在太阳方位角方向上的最大长度；并结合卫星方位角、太阳方位角，卫星天顶角进行判定，通过对应的反演模型计算大坝高度。本发明充分考虑太阳和卫星位于大坝同侧和异侧两种情况以及卫星天顶角带来的影响并引入修正因子，提高了算法精度。同时，本发明设计了自动化大坝高度反演流程，提高了大坝高度反演的精度，在水利工程建设等场景中具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117409223A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311338252.0
申请日：2023-10-16
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种遥感影像分块计算核线生成方法及计算机可读介质。本发明利用分段轨迹投影法计算左影像上的核曲线像素点，利用固定高程面和有理函数模型计算右影像的核曲线像素点。对左影像上的核曲线像素点经过旋转、行坐标调整、列坐标调整得到坐标调整后的左影像的核曲线像素点，将右影像上的核曲线像素点定位到坐标调整后的左影像的核曲线像素点上。在左右影像上根据原始核曲线像素点和调整坐标后的核曲线像素点分别形成多个对应的不规则四边形和规则格网，对于规则格网利用双线性内插实现重采样并利用虚拟控制点有理函数模型计算左右核线影像的RPC系数，本发明利用并行计算技术对核线块重采样进行加速，减少了核线影像生成的时间。
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公开(公告)号：CN117315496A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311255634.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06N20/20 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种基于时空约束的多源遥感影像精确水体提取方法及系统，利用目标区存在丰水期和太阳直射点位于该地区所在半球的时期相吻合这一特性，首先提取目标区每年丰水期的月度水体，制作一个全新的最大水域范围作为水体提取的空间约束，然后针对目标区的丰水期和枯水期分别设定不同的参数以作为水体提取的时间约束，实现在去除山体阴影和建筑物阴影的同时，保证水体提取结果的完整性，且能够适用于不同时期的水体提取。
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公开(公告)号：CN117252761A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311167986.7
申请日：2023-09-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种跨传感器遥感图像超分辨率增强方法，属于遥感图像处理技术领域，包括：通过卷积层提取跨传感器多光谱遥感图像数据集中预设低分辨率图像的浅层特征；通过构建残差注意力组和残差卷积组提取预设低分辨率图像的深层特征；对提取的深层特征进行上采样，得到高分辨率重建图像；构建综合损失函数，计算重建图像与预设高分辨率图像之间的损失并反向传播，得到预设低分辨率图像对应的超分辨率重建图像。本发明通过在传统Transformer结构中添加全局通道注意模块，有效发掘全局关系和高阶空间交互，构建多层次的特征融合模块，全面捕捉来自不同分支的局部和全局信息，实现了CNNs局部性和平移不变性与Transformers的远程依赖建模的有机融合。
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