公开(公告)号：CN119068078A

公开(公告)日：2024-12-03

申请号：CN202410937871.X

申请日：2024-07-12

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 曾伟 ,  翁艳彬 ,  贾林 ,  孟子瑞 ,  谷依瑞 ,  向辉 ,  陈富康 ,  贾琦辉 ,  尹桦 ,  易豪

IPC: G06T11/20 ,  G06F16/29

Abstract: 基于Arcpy的铁路股道平面图自动生成方法，涉及自动化数据处理领域、铁路运输管理领域，有效解决了传统人工绘图方法中因个人主观经验和标准不一致而导致的误差问题，以及人工成本高，效率低等问题。此算法基于贪心算法的基础上不断地从原始铁路股道影像图中获取绘图难度最低的铁路股道曲线要素数据添加到铁路股道平面基础图层中，并一直维护这个基础图层最后得到铁路股道平面转换图，通过这一算法，绘图过程不仅标准统一、速度快，而且显著降低了制作成本。

公开(公告)号：CN118691996A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410892295.1

申请日：2024-07-04

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 翁艳彬 ,  向辉 ,  陈侠虎 ,  贾林 ,  彭成 ,  谢佩欣 ,  曾伟 ,  孟子瑞

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种基于多尺度残差融合编解码结构网络(MRC‑Net)的无人机航拍影像铁路提取方法，涉及深度学习领域，解决现有技术中采用像素级语义分割铁路精度低的问题，本发明提出了基于多尺度残差编解码结构的网络，利用该网络在特征提取的优势，提高了图像的分割质量。在编码器部分，设计了一个多尺度特征提取器，在编解码器之间设计了相邻特征层融合模块，减小了不同层特征间的语义差异。引入边缘检测算子，增强边缘信息，并引入交叉熵损失对不同尺度结果进行预测，提高对不同尺度信息的感知能力。本发明基于多尺度残差融合编解码结构网络(MRC‑Net)的无人机航拍铁路提取方法，集成了多尺度特征提取器和多尺度特征融合模块的设计，提高了铁路提取精度。