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公开(公告)号：CN105631892B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201610097760.8
申请日：2016-02-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于阴影和纹理特征的航空影像建筑物损毁检测方法，首先利用灾前建筑物矢量数据和高程数据和太阳高度角估算出建筑物在影像上的理论阴影区域，再在阴影理论区域内利用约束的颜色不变性对实际阴影检测，获得建筑物的实际阴影区域，然后根据实际阴影区域与理论阴影区域的面积比例关系获得建筑物损毁等级，分为完全损毁、一般损毁和疑似完好，最后对于疑似完好的建筑物，利用视觉词袋模型对其顶面进行检测，进一步判定建筑物是否损毁。本发明融合建筑物阴影信息（高度）和顶面信息（纹理）特征情况进行了检测，回避了传统多数据融合中的配准困难，同时也提高了建筑物损毁检测的准确性。
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公开(公告)号：CN105352509A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510706222.X
申请日：2015-10-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种地理信息时空约束下的无人机运动目标跟踪与定位方法，包括步骤：根据无人机POS数据获得航摄像片的外方位角元素和外方位线元素；结合高程数据对航摄像片进行几何校正得正射影像；采用基础地理信息库中基准影像对正射影像进行精纠正，获得正射影像的几何校正坐标和地理坐标的映射关系；第一帧正射影像上框选待跟踪的目标，即初始目标；对正射影像序列逐帧进行目标跟踪；拼接正射影像序列并显示目标运动轨迹。本发明提高了跟踪精度与可靠性，可确保目标跟踪的稳定性。
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公开(公告)号：CN105956544B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610273785.9
申请日：2016-04-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于结构指数特征的遥感影像道路交叉口提取的方法，该方法首先根据路网矢量中的线条交叉信息获取待检测交叉口位置集合；根据交叉口位置和缓冲半径获取交叉口影像切片，并通过多方向形态学滤波增强处理剔除路面显著的小尺寸干扰地物。交叉口结构检测主要分两个层次来执行：平面交叉口结构检测和道路立体交叉结构检测。当平面交叉口结构检测结果与导航路网中的交叉口结构不一致时，认为可能是由于分离式立体交叉造成的伪检测结果，进一步采用道路立体交叉结构检测方法做进一步的检测和验证。考虑到复合道路交叉结构的广泛存在，利用先验道路交叉模型作为约束，对已提取的邻近道路交叉进行结构化组织。
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公开(公告)号：CN104484668B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201510025503.9
申请日：2015-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种无人机多重叠遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，包括利用空三结合密集匹配的方法生成三维点云，并对点云进行滤波处理，从其中检测出建筑物。对检测的建筑删除墙面后，从建筑物顶面信息提取建筑物粗轮廓。建筑物粗轮廓作为缓冲区叠加拼接影像上，利用建筑物粗轮廓作为形状先验信息，在缓冲区内用水平集算法进行演化，最后得到建筑物精确轮廓。本发明充分利用了多重叠影像生成的点云三维信息，同时结合高分辨率遥感影像的高精度几何信息，不但显著提高了建筑物轮廓提取的精度，而且降低了方法的复杂度。
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公开(公告)号：CN105631892A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610097760.8
申请日：2016-02-23
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/6223 , G06K9/6269 , G06T2207/10032 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开了一种基于阴影和纹理特征的航空影像建筑物损毁检测方法，首先利用灾前建筑物矢量数据和高程数据和太阳高度角估算出建筑物在影像上的理论阴影区域，再在阴影理论区域内利用约束的颜色不变性对实际阴影检测，获得建筑物的实际阴影区域，然后根据实际阴影区域与理论阴影区域的面积比例关系获得建筑物损毁等级，分为完全损毁、一般损毁和疑似完好，最后对于疑似完好的建筑物，利用视觉词袋模型对其顶面进行检测，进一步判定建筑物是否损毁。本发明融合建筑物阴影信息（高度）和顶面信息（纹理）特征情况进行了检测，回避了传统多数据融合中的配准困难，同时也提高了建筑物损毁检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104484668A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201510025503.9
申请日：2015-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 一种无人机多重叠遥感影像的建筑物轮廓线提取方法，包括利用空三结合密集匹配的方法生成三维点云，并对点云进行滤波处理，从其中检测出建筑物。对检测的建筑删除墙面后，从建筑物顶面信息提取建筑物粗轮廓。建筑物粗轮廓作为缓冲区叠加拼接影像上，利用建筑物粗轮廓作为形状先验信息，在缓冲区内用水平集算法进行演化，最后得到建筑物精确轮廓。本发明充分利用了多重叠影像生成的点云三维信息，同时结合高分辨率遥感影像的高精度几何信息，不但显著提高了建筑物轮廓提取的精度，而且降低了方法的复杂度。
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公开(公告)号：CN105956542B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201610272080.5
申请日：2016-04-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种结构线束统计匹配的高分遥感道路提取方法。该方法由道路基线检测、线束剖面特征统计和道路模式匹配组成。道路基线检测是根据边缘分段编组结果统计最优编组连线对象；线束剖面特征统计是将道路基线作为水准线，计算线束中各对象与基线之间的距离，并构成一维特征向量作为道路剖面结构特征；道路模式匹配则是基于道路边线相对于中线对称分布的结构特征构建混合高斯模型，将模型与剖面统计特征进行移动匹配以检测最佳道路中线和边线位置；后处理阶段需要根据地物特征对道路提取结果进行验证和修正。本发明充分利用了高分遥感影像中的丰富的线特征，结合人工种子点作为先验信息，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN105139388B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510494876.0
申请日：2015-08-12
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种倾斜航空影像中建筑物立面损毁检测的方法，包括步骤一，利用基于粗糙集理论的k‑means聚类算法对建筑物立面分割，获得建筑物立面的门窗；二，利用canny算法对建筑物立面的门窗进行边缘检测，获得门窗的边缘特征；三，利用经济学中的基尼系数对所述边缘特征进行统计，获得建筑物立面的基尼系数；四，根据所述基尼系数判定建筑物立面是否损毁。本发明具有不需要先验信息和灾前数据的情况下，能简单高效的进行建筑物立面损毁检测，降低了方法的复杂度，节约了生产成本；引入了经济学中的基尼系数作为建筑物立面损毁检测的指数，可以充分利用建筑物立面的结构特征来判定损毁，这为提高建筑物损毁评估的精度和自动化程度提供解决方法。
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公开(公告)号：CN106778605A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611153399.2
申请日：2016-12-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种导航数据辅助下的遥感影像道路网自动提取方法，包括以下步骤：导航数据与遥感影像配准；利用矢量数据进行道路段的提取；利用交叉口像元结构指数进行道路交叉口的提取；自适应聚类学习的道路网提取：将提取的道路段和的道路交叉口进行连接，形成道路网，根据已知道路特征来检测遥感影像中的新增道路对象，最后对道路进行验证。本发明采用遥感影像与导航路网数据作为输入数据源，综合利用导航路网数据中的位置、几何、拓扑、语义信息和高分遥感影像中的场景特征。结合现实道路结构先验知识等，完成自动化道路网要素数据提取任务。具有较强的实用性，准确度较高。
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公开(公告)号：CN105956544A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610273785.9
申请日：2016-04-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00651
Abstract: 一种基于结构指数特征的遥感影像道路交叉口提取的方法，该方法首先根据路网矢量中的线条交叉信息获取待检测交叉口位置集合；根据交叉口位置和缓冲半径获取交叉口影像切片，并通过多方向形态学滤波增强处理剔除路面显著的小尺寸干扰地物。交叉口结构检测主要分两个层次来执行：平面交叉口结构检测和道路立体交叉结构检测。当平面交叉口结构检测结果与导航路网中的交叉口结构不一致时，认为可能是由于分离式立体交叉造成的伪检测结果，进一步采用道路立体交叉结构检测方法做进一步的检测和验证。考虑到复合道路交叉结构的广泛存在，利用先验道路交叉模型作为约束，对已提取的邻近道路交叉进行结构化组织。
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