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公开(公告)号：CN116246038A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310526283.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 西南交通大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明属于三维重建技术领域，其目的在于提供一种多视影像三维线段重建方法、系统、电子设备及介质。本发明能够高效地重建高场景覆盖度的三维线段，不仅可以用于构建准确的线框模型，还能用于构建约束来优化基于点云的三维网格模型。具体地，在进行二维线段匹配时，本发明通过利用先验信息来减小二维线段匹配的搜索范围，将候选线段匹配的搜索范围大大缩小，有助于提高二维线段匹配的效率、精度和召回率，从而提高三维线段的重建效率和空间覆盖率；然后为每个二维线段确定唯一的三维估计结果；最后生成三维线段。本发明避免了多视影像中一些不可靠、不准确的冗余候选匹配对重建三维线段精度的影响，同时保证了三维线段重建的可靠性。
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公开(公告)号：CN115346058A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276432.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
IPC: G06V10/74
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理中的影像匹配技术领域，其目的在于提供一种直线特征匹配方法、系统、电子设备及介质。基于本发明中的直线特征匹配方法，包括：在得到更新后候选匹配直线对集合Mc3后，先通过可靠性验证，从更新后候选匹配直线对集合Mc3中找到可靠匹配直线对和待确认匹配直线对，并得到对应的可靠匹配集合Mf1和待确认匹配集合Mp，再基于可靠匹配集合Mf1中的可靠匹配直线对为待确认匹配集合Mp中的待确认匹配直线对构建拓扑几何约束，以判断待确认匹配集合Mp中待确认匹配直线对的可靠性，以便进一步获取待确认匹配集合Mp中的可靠匹配直线对，由此提升直线特征匹配的效果。
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公开(公告)号：CN116246038B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310526283.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 西南交通大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明属于三维重建技术领域，其目的在于提供一种多视影像三维线段重建方法、系统、电子设备及介质。本发明能够高效地重建高场景覆盖度的三维线段，不仅可以用于构建准确的线框模型，还能用于构建约束来优化基于点云的三维网格模型。具体地，在进行二维线段匹配时，本发明通过利用先验信息来减小二维线段匹配的搜索范围，将候选线段匹配的搜索范围大大缩小，有助于提高二维线段匹配的效率、精度和召回率，从而提高三维线段的重建效率和空间覆盖率；然后为每个二维线段确定唯一的三维估计结果；最后生成三维线段。本发明避免了多视影像中一些不可靠、不准确的冗余候选匹配对重建三维线段精度的影响，同时保证了三维线段重建的可靠性。
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公开(公告)号：CN115965712A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310250911.9
申请日：2023-03-16
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种建筑物二维矢量图构建方法、系统、设备及存储介质，通过获取建筑物点云数据来提取立面点云并投影立面点云，获得建筑物立面点云二维图，通过RANSAC算法对建筑物立面点云二维图进行直线段检测，对直线段检测检测结果进行优化处理，得到相应的建筑物边界线段，再基于各建筑物边界线段进行建筑物多边形轮廓拓扑构建，得到各建筑物多边形矢量轮廓，就可以精准、高效地完成建筑物的边界轮廓提取，且提取的建筑物多边形矢量轮廓规则化程度及完整性高，可以满足地籍测量的实际要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115346058B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211276432.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 西南交通大学
IPC: G06V10/74
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理中的影像匹配技术领域，其目的在于提供一种直线特征匹配方法、系统、电子设备及介质。基于本发明中的直线特征匹配方法，包括：在得到更新后候选匹配直线对集合Mc3后，先通过可靠性验证，从更新后候选匹配直线对集合Mc3中找到可靠匹配直线对和待确认匹配直线对，并得到对应的可靠匹配集合Mf1和待确认匹配集合Mp，再基于可靠匹配集合Mf1中的可靠匹配直线对为待确认匹配集合Mp中的待确认匹配直线对构建拓扑几何约束，以判断待确认匹配集合Mp中待确认匹配直线对的可靠性，以便进一步获取待确认匹配集合Mp中的可靠匹配直线对，由此提升直线特征匹配的效果。
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公开(公告)号：CN118096624B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202311543201.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 武汉大学深圳研究院
IPC: G06T5/92 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于Retinex的低光遥感影像增强方法，所述方法基于Retinex理论将待增强的低光遥感影像分解为反射图和光照图，然后分别对光照图与反射图进行特征提取，得到反射特征图以及光照特征图。再将反射特征图以及光照特征图进行融合与重建，得到重建光照图以及重建反射图。然后设计神经网络模块对重建光照图以及重建反射图进行增强以及融合，将增强后的反射图和光照图融合成正常光影像，再设计局部重建神经网络模块对其进行局部微调，得到最终增强影像。不仅提升了算法的可解释性以及影像的增强效果，而且解决了目前低光遥感影像增强方法普适性差、鲁棒性低以及增强后影像存在噪声、模糊、质量不足、偏色等问题。
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公开(公告)号：CN117746871A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410191354.2
申请日：2024-02-21
Applicant: 南方科技大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
IPC: G10L17/26 , G10L17/18 , G10L17/04 , G10L17/02 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L21/0272 , G10L21/0308 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云端检测鸟类鸣声的方法及系统，所述方法包括：接收智能终端获取的原始声音数据；对所述原始声音数据进行处理，分离得到鸟类鸣声数据；以及根据所述鸟类鸣声数据，确定与所述鸟类鸣声数据对应的鸟类信息，并将所述鸟类信息发送给所述智能终端。本发明通过用户随身携带的智能终端采集环境声音，再在云端通过两组不同的神经网络模型对环境声音中的鸟类鸣声分别进行分离与识别，从而确定相应的鸟类信息，可以精准识别鸟类声纹特征，无需额外的硬件设备即可实时处理、分析和反馈环境中的鸟类信息，方便随身使用、应用范围广，易于推广及科普鸟类信息。
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公开(公告)号：CN117746871B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410191354.2
申请日：2024-02-21
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 南方科技大学
IPC: G10L17/26 , G10L17/18 , G10L17/04 , G10L17/02 , G10L25/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L21/0272 , G10L21/0308 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云端检测鸟类鸣声的方法及系统，所述方法包括：接收智能终端获取的原始声音数据；对所述原始声音数据进行处理，分离得到鸟类鸣声数据；以及根据所述鸟类鸣声数据，确定与所述鸟类鸣声数据对应的鸟类信息，并将所述鸟类信息发送给所述智能终端。本发明通过用户随身携带的智能终端采集环境声音，再在云端通过两组不同的神经网络模型对环境声音中的鸟类鸣声分别进行分离与识别，从而确定相应的鸟类信息，可以精准识别鸟类声纹特征，无需额外的硬件设备即可实时处理、分析和反馈环境中的鸟类信息，方便随身使用、应用范围广，易于推广及科普鸟类信息。
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公开(公告)号：CN118096624A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311543201.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 武汉大学深圳研究院
IPC: G06T5/92 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于Retinex的低光遥感影像增强方法，所述方法基于Retinex理论将待增强的低光遥感影像分解为反射图和光照图，然后分别对光照图与反射图进行特征提取，得到反射特征图以及光照特征图。再将反射特征图以及光照特征图进行融合与重建，得到重建光照图以及重建反射图。然后设计神经网络模块对重建光照图以及重建反射图进行增强以及融合，将增强后的反射图和光照图融合成正常光影像，再设计局部重建神经网络模块对其进行局部微调，得到最终增强影像。不仅提升了算法的可解释性以及影像的增强效果，而且解决了目前低光遥感影像增强方法普适性差、鲁棒性低以及增强后影像存在噪声、模糊、质量不足、偏色等问题。
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