公开(公告)号：CN102722653B

公开(公告)日：2015-02-25

申请号：CN201210177933.9

申请日：2012-05-31

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  王丹丹 ,  段莉丹 ,  王元辉 ,  杨爱霞

IPC: G06F19/00 ,  G06F9/38

Abstract: 本发明公开了一种基于MapReduce的射线跟踪加速算法。首先确定源点和场点，从各源点发射的射线经过建筑物的反射后到达对应的场点；然后判断从源点发射的射线是否为有效射线；如果是，则分别记录射线到达各场点的三维坐标与该射线到达此场点的特征值；最后建立Map函数来处理特征值，得到特征值的场强、到达角、延迟和极化四个参数。本发明采用基于MapReduce的射线跟踪加速算法用于大规模数据集的并行运算。而射线跟踪过程中所跟踪的射线量巨大，计算时间长，各个射线相互独立，具有自然的并行性，因此，在进行射线跟踪时，将射线跟踪与MapReduce结合，射线跟踪的运算效率提高。

公开(公告)号：CN102722653A

公开(公告)日：2012-10-10

申请号：CN201210177933.9

申请日：2012-05-31

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  王丹丹 ,  段莉丹 ,  王元辉 ,  杨爱霞

IPC: G06F19/00 ,  G06F9/38

Abstract: 本发明公开了一种基于MapReduce的射线跟踪加速算法。首先确定源点和场点，从各源点发射的射线经过建筑物的反射后到达对应的场点；然后判断从源点发射的射线是否为有效射线；如果是，则分别记录射线到达各场点的三维坐标与该射线到达此场点的特征值；最后建立Map函数来处理特征值，得到特征值的场强、到达角、延迟和极化四个参数。本发明采用基于MapReduce的射线跟踪加速算法用于大规模数据集的并行运算。而射线跟踪过程中所跟踪的射线量巨大，计算时间长，各个射线相互独立，具有自然的并行性，因此，在进行射线跟踪时，将射线跟踪与MapReduce结合，射线跟踪的运算效率提高。

公开(公告)号：CN117726856A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311575818.1

申请日：2023-11-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 袁正午 ,  陈望 ,  杨爱霞 ,  徐发鹏

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/54 ,  G06V10/62 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积网络时空融合的遥感图像作物分类方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括：使用语义分割的空间特征编码器提取空间特征；接着，对不同尺度的空间特征应用时序卷积模块来提取时序特征，其中，时序卷积模块包括一维卷积层、ReLU激活函数和Dropout层，形成残差结构；然后，通过注意力机制融合全局时序信息，以更好地识别作物特征；最后，将不同尺度的特征图输入到解码器中，还原特征到原始分辨率，最终生成作物分类结果。本发明能提高遥感图像作物分类的精确性。