-
公开(公告)号：CN113838194A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111170330.1
申请日：2021-10-08
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于统一逻辑的delaunay单纯复形的自动构建方法，具体过程为：第一步、构建包含所有输入点的外包络env，所述外包络env为二维外包络env2d或三维外包络env3d；第二步、构建初始delaunay单纯复形initComp；第三步、选取尚未插入的点pt；第四步、定位所选取的未插入点pt的所在delaunay单纯形ptSimp；第五步、构建新的delaunay单纯复形的局部剖分divComp；第六步、对第五步所得的单纯复形divComp进行局部优化LOP；第七步、重复第三步至第六步，直至没有剩余点需要插入。本发明既可以实现二维delaunay三角网的自动构建，也可以实现三维delaunay四面体的自动构建。
-
公开(公告)号：CN113313835B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110860546.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心 , 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机载LiDAR点云的建筑物屋顶自动建模方法，该方法包括以下步骤：S1基于生成对抗神经网络的点云特征学习与重采样；S2基于方向正则化约束及全局聚类的建筑物屋顶面片基元提取；S3基于基元面片几何与语义信息的建筑物屋顶三维模型构建。本发明能够基于机载LiDAR点云获取密度均匀、量级适中的建筑物屋顶点云数据，实现高效、精准的屋顶基元面片提取，能够提取出完整的屋顶结构关键角点，完成三维建筑物屋顶模型的自动建模，推动机载LiDAR点云在诸如城市实景三维建模、节能模拟、城市太阳能捕集等领域的应用。
-
公开(公告)号：CN107038687B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201610892228.5
申请日：2016-10-12
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种抽稀图像的生成方法及装置，该方法包括：确定原始图像的抽稀范围，其中，抽稀范围中包括多个原始点；读取点群数据，抽稀范围内的原始点构成点群，点群数据包括原始点的位置信息；确定保留点的数量，保留点为对原始图像抽稀时取出的原始点；按位置信息将点群切分成多个子点群，并根据子点群在点群的占比以及保留点的数量，从子点群中取出保留点；根据保留点生成抽稀图像。本发明将原始图像中的点集切分为多个子点群，并通过分别在各子点群中取点实现对原始图像的抽稀，该方法操作简单，且抽稀图像与原始图像分布特征相似，达到了较好的抽稀效果。
-
公开(公告)号：CN106649464B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201610850980.3
申请日：2016-09-26
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明适用于数据处理领域，提供了一种中文地址树的构建方法及装置，包括：根据地址数据构建初始地址树；对具有相同父节点的每组兄弟节点分别进行排序；以相同的节点名称前缀作为一个新节点名称，并根据新节点更新地址树结构；生成地址要素关系表及节点名称索引；根据地址要素关系表与节点名称索引，调整地址树中重名节点的位置或保留各节点位置，得到最终地址树。本发明实施例通过提取新节点以及对节点的位置进行多次调整，增强了地址数据管理的层次性，通过建立地址要素关系表及节点名称索引，对重名节点的错误层次关系进行纠正，提高了中文地址结构化的准确性，因整个地址树无须人工构建，由各个处理单元自动完成，提高了中文地址数据的管理效率。
-
公开(公告)号：CN106445918B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201610851263.2
申请日：2016-09-26
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明适用于数据处理领域，提供了一种中文地址处理方法及系统，包括：通过N种预设算法获取待分词地址的N个第一分词集合，每一种预设算法分别基于一类字符统计特征对待分词地址进行分词；通过分词合并算法对N个第一分词集合进行汇总，获取第二分词集合；通过分词矫正算法对出现分词异常状况的第二分词集合进行处理，得到第三分词集合；将第三分词集合中以地址要素结尾的分词作为第一分词结果,将以非地址要素结尾的分词进行矫正及合并，得到第二分词结果；第一分词结果与第二分词结果的集合输出为待分词地址的最终分词结果。本发明实施例能够逐级调整不符合实际语义的分词，提高对地址词的识别精度，解决了现有的分词方法分词准确率低问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113034361A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110236027.0
申请日：2021-03-03
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种基于改进ESRGAN的遥感影像超分重建方法，包括：构建改进遥感影像超分重建网络模型，包括生成网络和判别网络；生成网络由：64个尺寸为3x3的卷积核、23个RRDB模块构成的残差网络、LeakyReLU激活函数组成；判别网络包括6层，采用偶数尺寸卷积核的全卷积网络并加入BN层和LeakyReLU激活层进行构造；判别网络的第一层输入为：原始低分辨率遥感影像real_A双三次插值放大后的图像和生成网络生成的fake_B图像进行通道合并后的图像；交替训练所述生成网络和判别网络，并更新生成网络和判别网络的参数，最终得到改进的遥感影像超分重建网络模型。本发明的有益效果：可以生成清晰度和纹理特征更加接近真实高分辨率遥感图像的高清影像。
-
公开(公告)号：CN111931934A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010858269.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的海量控制点下仿射变换求解方法，针对面向海量控制点下的仿射变换参数求解问题，采用以上改进遗传算法处理。这里算法的“改进”主要体现在算法流程上最基本的“先选择-再交叉-再变异”之后额外加入的“再筛选操作”，它是建立于以上合理的编码和解码方式、选择算子、交叉算子及其交叉概率、变异算子及其变异概率的基础上。本发明提出的最优化新方法，不仅算的相对准确，而且算法相对较快，并且能够解决最优化问题候选解较多，即仿射变换参数最优化求解时控制点较多的特殊问题。
-
公开(公告)号：CN108629000A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810411133.6
申请日：2018-05-02
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
Abstract: 本发明提供了一种手机轨迹数据聚类的群体行为特征提取方法及系统，通过获取手机轨迹数据，得到个体时序轨迹，并统计各个个体时序轨迹的空间重复性与时间周期性，生成待处理轨迹数据；从待处理轨迹数据中提取出个体活动点，得到与各个个体相对应的候选活动点轨迹数据，并对所述候选活动点轨迹数据进行简化和补齐处理后，得到各个个体的活动点轨迹数据；计算各个个体的活动点轨迹数据之间的相似度；根据所述相似度，得到多个属于不同轨迹类别的活动点轨迹类，及提取出群体行为特征。本发明所公开的方法及系统实现手机轨迹数据的高效处理与时空多分辨率行为模式的智能提取，支撑大规模人类活动分析。
-
公开(公告)号：CN106649464A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610850980.3
申请日：2016-09-26
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明适用于数据处理领域，提供了一种中文地址树的构建方法及装置，包括：根据地址数据构建初始地址树；对具有相同父节点的每组兄弟节点分别进行排序；以相同的节点名称前缀作为一个新节点名称，并根据新节点更新地址树结构；生成地址要素关系表及节点名称索引；根据地址要素关系表与节点名称索引，调整地址树中重名节点的位置或保留各节点位置，得到最终地址树。本发明实施例通过提取新节点以及对节点的位置进行多次调整，增强了地址数据管理的层次性，通过建立地址要素关系表及节点索引，对重名节点的错误层次关系进行纠正，提高了中文地址结构化的准确性，因整个地址树无须人工构建，由各个处理单元自动完成，提高了中文地址数据的管理效率。
-
公开(公告)号：CN106445918A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610851263.2
申请日：2016-09-26
Applicant: 深圳市数字城市工程研究中心
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明适用于数据处理领域，提供了一种中文地址处理方法及系统，包括：通过N种预设算法获取待分词地址的N个第一分词集合，每一种预设算法分别基于一类字符统计特征对待分词地址进行分词；通过分词合并算法对N个第一分词集合进行汇总，获取第二分词集合；通过分词矫正算法对出现分词异常状况的第二分词集合进行处理，得到第三分词集合；将第三分词集合中以地址要素结尾的分词作为第一分词结果,将以非地址要素结尾的分词进行矫正及合并，得到第二分词结果；第一分词结果与第二分词结果的集合输出为待分词地址的最终分词结果。本发明实施例能够逐级调整不符合实际语义的分词，提高对地址词的识别精度，解决了现有的分词方法分词准确率低问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.035 seconds)
