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公开(公告)号：CN105627991B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201510974855.9
申请日：2015-12-21
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种无人机影像实时全景拼接方法及系统，其方法包括以下步骤，相机对航摄区域进行拍摄获取每个曝光点的影像；分别从GPS和姿态仪中获取对应的GPS数据和姿态仪数据；对获取的GPS数据和姿态仪数据进行同步和实时解算，并算出相机在预设曝光时刻拍摄的影像的外方位元素；根据相机在预设曝光时刻的外方位元素将对应曝光点获取的且经过预处理的影像映射到全景图中，得到实时的影像全景图。本发明通过对影像数据、定位仪数据和GPS数据的采集、定位仪数据和GPS数据数据同步和定位仪数据和GPS数据的快速解算实时进行影像全景拼接，相对于传统航空摄影测量流程，避免了空中三角测量等比较耗时的环节，大大提高了数据处理速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110443248A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910560692.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种大幅遥感影像语义分割分块效应消除方法及系统，该方法利用滑动窗口尺寸、全局融合因子综合计算窗口加权函数，同时顾及卷积神经网络(CNN)在GPU环境下批处理预测的优势，以总批处理大小所处理的影像块为处理单元，对不同步长下的批处理影像进行全局加权融合。利用滑动窗口尺寸及融合因子，消除扩充边界，从而获取最终融合结果，消除大幅遥感影像语义分割分块效应。
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公开(公告)号：CN110443248B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910560692.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种大幅遥感影像语义分割分块效应消除方法及系统，该方法利用滑动窗口尺寸、全局融合因子综合计算窗口加权函数，同时顾及卷积神经网络(CNN)在GPU环境下批处理预测的优势，以总批处理大小所处理的影像块为处理单元，对不同步长下的批处理影像进行全局加权融合。利用滑动窗口尺寸及融合因子，消除扩充边界，从而获取最终融合结果，消除大幅遥感影像语义分割分块效应。
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公开(公告)号：CN107092870A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710218464.3
申请日：2017-04-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率影像语意信息提取方法及系统，该方法采用对偶多尺度流形排序卷积神经网络来解决高分辨率影像语意信息的提取问题，本发明利用卷积神经网络池化层隐含多尺度信息的特性，构建多尺度“卷积‑扩张卷积”对偶网络层，并采用连续域内流形排序优化的方法，对多尺度空间下的结果进行优化。利用多尺度的优化结果，采用均值融合的方式对所提取的语意信息进行融合处理，从而获取高分辨率影像最终的语意分割结果。
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公开(公告)号：CN107092870B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710218464.3
申请日：2017-04-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率影像语义信息提取方法，该方法采用对偶多尺度流形排序卷积神经网络来解决高分辨率影像语义信息的提取问题，本发明利用卷积神经网络池化层隐含多尺度信息的特性，构建多尺度“卷积‑扩张卷积”对偶网络层，并采用连续域内流形排序优化的方法，对多尺度空间下的结果进行优化。利用多尺度的优化结果，采用均值融合的方式对所提取的语义信息进行融合处理，从而获取高分辨率影像最终的语义分割结果。
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公开(公告)号：CN105627991A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201510974855.9
申请日：2015-12-21
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G01C11/00 , G06T3/4038
Abstract: 本发明涉及一种无人机影像实时全景拼接方法及系统，其方法包括以下步骤，相机对航摄区域进行拍摄获取每个曝光点的影像；分别从GPS和姿态仪中获取对应的GPS数据和姿态仪数据；对获取的GPS数据和姿态仪数据进行同步和实时解算，并算出相机在预设曝光时刻拍摄的影像的外方位元素；根据相机在预设曝光时刻的外方位元素将对应曝光点获取的且经过预处理的影像映射到全景图中，得到实时的影像全景图。本发明通过对影像数据、定位仪数据和GPS数据的采集、定位仪数据和GPS数据数据同步和定位仪数据和GPS数据的快速解算实时进行影像全景拼接，相对于传统航空摄影测量流程，避免了空中三角测量等比较耗时的环节，大大提高了数据处理速度。
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