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公开(公告)号：CN111970642A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010835475.8
申请日：2020-08-19
Abstract: 本发明公开了一种基于云端的疫情发布与轨迹自动采集系统，其特征在于：包括服务器端、以及与所述服务器端通讯连接的客户端；所述服务器端基于网络疫情数据构建疫情地图；所述客户端基于手机定位获得用户位置信息，生成用户运动轨迹；所述用户运动轨迹上传至服务器端，并与服务器端中存储的疫情地图进行比对，若用户运动轨迹与疫情地图存在重合，则发出警告信息。本发明通过及时的疫情信息发布和学生信息打卡功能，结合疫情数据和学校学生上报的疫情信息，利用地理信息的空间分析，进行学校疫情分析，对学生的返校进行安全评估，补充和完善学校疫情防控管理工作，有效节约人工成本。
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公开(公告)号：CN119810332A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411993164.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于先验地形信息引导立体匹配的月球南极地形重建方法，包括：通过影像强度分析在阴影区域自适应地选择种子点；根据距离和强度差异识别每个种子点周围的同质像素，基于先验地形信息获得引入点的先验视差；根据先验视差来模拟相应的代价代替原先模糊的代价，从而优化代价体积，引导匹配困难区域获得更准确的代价；开展半全局匹配代价聚合，采用赢家通吃策略进行视差选取获得视差图；针对视差图进行三角化处理，获得点云，并进行点云插值生成地形。与现有技术相比，本发明通过引入低分辨率地形先验信息，能够实现影像阴影处准确的视差估计，从而提升月球南极地形重建的精确度和完整性。
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公开(公告)号：CN118692054A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410797975.5
申请日：2024-06-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于局部平面拟合的障碍物提取方法、设备及介质，该方法包括以下步骤：获取目标区域的三维点云；使用布料模拟滤波算法，将所述目标区域的三维点云分类为地面点与非地面点；对非地面点进行点云聚类，得到候选障碍物簇，对所述候选障碍物簇进行筛选得到初步障碍点云；使用基于随机采样一致的最小二乘平面拟合算法对所述初步障碍点云附近的局部地面进行平面拟合，将拟合得到的局部地面上方的点作为同一个障碍物点云，再次点云聚类后，将聚类后点数量最大的一类作为优化后的障碍物点云；使用有向包围框对优化后的障碍物点云进行量测，得到各障碍物的位置与形态参数信息。与现有技术相比，本发明具有准确性高、实时性好等优点。
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公开(公告)号：CN118115768A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311801021.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/30 , G06V10/74 , G06V10/77 , G06V10/42
Abstract: 本发明涉及一种基于双变量空间自相关的月球亮温和矿物空间关系分析方法，包括以下步骤：获取月球亮温和矿物数据，并进行相应的预处理，包括对亮温数据进行时角校正、纬度归一化，对矿物数据进行条带噪声去除，基于重采样方法将亮温和矿物产品统一至同一空间分辨率；基于全局双变量Moran's I构建亮温‑矿物全局双变量空间自相关，根据亮温‑矿物Moran's I分析亮温‑矿物整体空间分布特征；基于局部双变量LISA指数构建亮温‑矿物局部双变量空间自相关，根据亮温‑矿物LISA集聚图分析局部空间聚类特征；基于亮温‑矿物核密度估计对四类聚类簇进行核密度分析。与现有技术相比，本发明能够系统综合分析亮温和矿物空间关系，全方位揭示月球亮温与矿物的空间分布特征等优点。
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公开(公告)号：CN116660925A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310405800.0
申请日：2023-04-17
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/89 , B64U70/00 , B64U101/00
Abstract: 本发明公开了考虑障碍形貌测量误差的激光遥感着陆安全区选取方法包括，对获取的着陆器下方相应区域的星体表面三维点云数据进行重采样；基于着陆器边长、导航制导控制误差和障碍物水平方向测量误差，确定搜索单元边长；构建初始搜索单元，计算该搜索单元的参数；通过设定的坡度、粗糙度和最大高程差安全阈值，判断该初始搜索单元是否满足着陆条件；本发明采用中心双层螺旋的搜索方式，能够快速选取着陆安全区，同时将障碍物在水平和竖直两个方向上的尺寸测量误差分别考虑进搜索单元边长和粗糙度的计算上，并对搜索单元内激光点的最大高程差进行了约束，提高了着陆安全区的可信度和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112185580B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010840952.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G01C21/34 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于云端的行程风险信息处理方法，其特征在于，包括：获取用户的计划行程信息，提取计划行程信息中的所有停留点和换乘点；获取每个停留点和换乘点的停留时间和疫情信息，并基于获取的信息计算得到每个停留点和换乘点的风险；将计算得到的每个停留点和换乘点的风险发送至用户终端。与现有技术相比，本发明计算得出用户计划行程中的所有停留点和换乘点的风险，为用户出行提供指导，并实时定位用户位置，计算得到当前停留点或换乘点的风险并更新，为用户提供安全保障，在用户到达目的地后评估用户的实际行程路径，有效评估用户的疫情感染风险，对规避疫情风险和抑制疫情扩展具有重要指导作用。
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公开(公告)号：CN112185579B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010840941.1
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于元胞自动机的新冠密切接触人员数据获取方法，包括：步骤1：获取病例身份信息并查询病例的轨迹信息；步骤2：针对病例轨迹点，获取缓冲区，确定搜索范围；步骤3：以选定的缓冲区范围为元胞空间，以在该范围内来往的人员为元胞，确定元胞自动机的邻域大小；步骤4：根据密切接触判断条件，形成元胞自动机搜索机制，通过多时段的轨迹分析，获得密切接触人员数据；步骤5：对密切接触人员进行预警。与现有技术相比，本发明具有有效搜索区域内的新冠密切接触人员、适用性强、实用性好等优点。
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公开(公告)号：CN112835877B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010841018.X
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/215 , G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F17/18 , G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向公共突发事务的疫情大数据清理方法，包括以下步骤：1)获取病例位置数据，并采用病例位置数据清洗策略，对该病例位置数据进行数据清洗；2)获取区县统计数据，并采用区县统计数据清洗策略，对该区县统计数据进行数据清洗；3)根据数据清洗后的病例位置数据和区县统计数据，获得疫情大数据；病例位置数据清洗策略包括：S11：获取官方发布的原始疫情数据，构建第一病例位置数据；S12：从第三方平台中获取病例位置数据，作为第二病例位置数据；S13：进行数据匹配，如果匹配成功，则获得数据清洗后的病例位置数据，否则，进行数据核对处理。与现有技术相比，本发明可以实现疫情数据的快速获取、有效清洗和高效管理。
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公开(公告)号：CN112652401A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202010841087.0
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/951
Abstract: 本发明涉及一种基于区县疫情大数据的疫情预防系统，包括：数据采集模块，用于获取系统输入数据；数据库；存储模块；区县疫情分级模块，用于根据数据采集模块采集的数据对区县疫情进行分级处理；疫情扩散分析模块，用于根据数据采集模块采集的数据分析各区县疫情的扩散情况；人员感染风险判断模块，用于根据数据采集模块采集的数据对各区县人员的感染风险进行判断；可视化模块，用于进行数据可视化以及疫情预警；服务器端；所述的数据采集模块、数据库、存储模块、区县疫情分级模块、疫情扩散分析模块、人员感染风险判断模块和可视化模块分别与服务器端相连。与现有技术相比，本发明具有等优点。
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公开(公告)号：CN112382402A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202010841075.8
申请日：2020-08-20
Applicant: 同济大学
IPC: G16H50/80 , G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q50/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向学生返校的交通站点大数据平台建立方法，包括：1)对于有中间停靠站的交通工具，通过车次信息网络查询，获取有中间停靠站的交通工具的客运信息，并进行本地存储，构建本地交通站点大数据库；2)对于无中间停靠站的交通工具，构建在线实时查询策略，用于查询无中间停靠站的客运信息；3)对于有中间停靠站的交通工具，通过本地交通站点大数据库进行客运信息查询，对于无中间停靠站的交通工具，通过在线实时查询策略，实时在线进行客运信息查询。与现有技术相比，本发明通过本地化存储与实时在线查询的联合处理方式，满足了全国范围内所有列车车次信息的查询需求，为高校学生返校风险评估及返校方案制定等提供数据支撑。
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