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公开(公告)号：CN104915549A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510272029.X
申请日：2015-05-25
Applicant: 同济大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于半参数模型的InSAR干涉相位解缠方法，用于在InSAR或DInSAR数据处理过程中从干涉相位获取解缠相位，具体包括以下步骤：1)半参数相位解缠模型的建立；2)半参数相位解缠模型的解算及解缠相位的估计。与现有技术相比，本发明顾及InSAR/DInSAR干涉相位中的系统误差，考虑采用半参数模型的非参数分量对其建模和补偿，从而消除其对解缠相位估计的影响，弥补传统的基于最小二乘相位解缠算法的缺陷，减少系统误差对相位解缠结果的影响，提高地形估计及形变监测的精度。
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公开(公告)号：CN120014189A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510040526.0
申请日：2025-01-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于二次散射光影法的月球永久阴影区域高分辨率地形重建方法，包括：基于太阳直射辐照度图和等高线信息，针对阴影区进行散射源定位，获取得到阴影区的所有散射源；针对多个散射源进行聚类处理，更新阴影面元的视域表；构建阴影区二次辐照度模型以及多散射源光度方程，结合平滑约束与初始DEM约束的正则化项，建立SS‑SFS二次散射光影法目标函数，并通过优化求解得到高分辨率地形重建结果。与现有技术相比，本发明通过阴影区散射源定位、简化散射源与构建二次散射光影法目标函数，能有效处理间接成像的高分辨率月球轨道器影像，实现月球阴影区三维地形精细重建。
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公开(公告)号：CN119810663A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411976276.3
申请日：2024-12-31
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于混合注意力机制与方向先验的道路提取方法，包括以下步骤：获取遥感影像，输入训练好的基于混合注意力机制与方向先验的道路提取模型，获得道路提取结果；上述模型包括编码器和解码器，其中编码器包括多个依次相连的混合注意力模块，每个混合注意力模块中，输入数据首先通过多个依次相连的稀疏注意力层提取局部特征，最后通过一个改进密集注意力层捕获全局语义关联；解码器包括方向增强融合模块和多个轻量混合注意力模块，所述方向增强融合模块在多个方向上进行卷积操作，并通过动态调整获得融合特征图。与现有技术相比，本发明可以在提高计算效率的同时，确保道路提取结果的连续性和精确性。
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公开(公告)号：CN118411538A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410290981.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06V10/75 , G06F30/20 , G06T5/50 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种基于先像后点的大规模轨道器影像多重连接点提取方法，包括如下步骤：针对每个大规模轨道器的多视影像对，筛选得到立体像对；基于所述立体像对，以每个多视影像作为基准影像，通过遍历全部多视影像，提取得到多重影像集；针对所述多重影像集中的每个立体像对进行匹配点提取，通过匹配点关联得到多重连接点；基于哈希表加速搜索多重连接点之间存在的公共点，实现多重连接点的合并与去重，完成全部影像的多重连接点提取。与现有技术相比，本发明可实现大规模轨道器影像高效广覆盖的多重连接点提取。
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公开(公告)号：CN118194536A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410290982.6
申请日：2024-03-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06V10/74 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多重几何约束的深空轨道器影像误匹配剔除方法，利用轨道器影像的成像模型，结合匹配点反投影残差的全局分布特性，构建了每个匹配点的干净邻域；通过反投影差异向量间的相似性，实现对目标匹配点与干净邻域内匹配点的几何关系判断；通过将反投影差异向量间的相似性与局部最小几何多边形的仿射一致性相结合，剔除初始匹配中的错误匹配点。通过本方法，可实现深空轨道器影像高效准确的误匹配剔除。与现有技术相比，本发明可以有效地应对存在局部畸变的影像，在局部匹配稀疏或存在大量重复纹理的特殊像对中能有效兼顾匹配的精度与召回率，并未额外增加计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118154911A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410364710.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种针对月球轨道器高分辨率多视遥感影像的大区域匹配方法，包括：获取由多时、多视的高分辨率月球轨道器影像组成的数据集合，结合相关信息进行影像筛选并计算构成立体像对；采用多节点并行方式传入各立体像对信息，基于主‑从结构通讯模式，多节点并行开展匹配任务；在各节点内完成单次匹配任务，基于预设的几何约束，在GPU空间进行关键点提取、关键点描述子构建、描述子匹配，获得初步连接点结果并回传至CPU空间；基于RANSAC对连接点进行粗差点剔除，生成得到连接点文件，即匹配完成。与现有技术相比，本发明能够在保证月球高分辨率遥感影像匹配精度的同时，极大地提高匹配效率，满足大范围月球DEM制作的连接点匹配需求。
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公开(公告)号：CN118153332A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410364711.0
申请日：2024-03-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多变量主导因素筛选的火星矿物空间分布分析方法，包括：获取目标研究区域对应的火星全球矿物光谱参数图及火星表面DEM数据；针对火星全球矿物光谱参数图进行数据预处理，得到矿物填图数据集；基于火星表面DEM数据，通过计算地形因子并进行离散化处理，生成地形因子专题图；针对矿物填图数据集和地形因子专题图进行空间格局的相关性分析和因子计算，筛选出主导地形因子；采用多元回归分析方法，建立地形地貌与矿物分布的关系模型，确定出各主导地形因子对矿物分布的影响程度。与现有技术相比，本发明构建了火星矿物分布模式与地形相关变量之间关系的综合分析框架，能有效利用已有数据集全面分析地形特征与矿物空间格局之间的关系。
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公开(公告)号：CN117591956A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311512765.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN的月球南极探测多目标着陆选址方法，包括以下步骤：收集与月球南极选址相关数据；根据目标选址需求，设计并计算量化空间指标，对指标数据进行归一化处理，形成归一化的指标因子数据集；在满足属性约束条件下，构建训练样本数据集；构建卷积神经网络选址模型，输入训练样本数据集进行训练，挖掘选址知识，获得训练完毕的卷积神经网络选址模型；利用训练完毕的卷积神经网络选址模型进行月球南极着陆选址预测，得到选址预测结果；附加额外的空间约束、属性约束和着陆区最小尺寸约束条件，剔除不适宜着陆区，获得选址结果。与现有技术相比，本发明具有简化着陆点选择过程，提升大范围开展选址分析的工作效率等优点。
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公开(公告)号：CN117291885A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311245965.2
申请日：2023-09-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种破片目标全序列三维运动参数高速视频测量方法和设备，方法包括如下步骤：采集双目高速摄像机拍摄的破片序列图像，并进行滤波处理；采用基于自适应学习速率的高斯背景建模方法，得到破片序列图像中破片的二维像素坐标；通过估计杂波率和平均检测概率生成破片跟踪轨迹，利用匈牙利算法对所述破片跟踪轨迹实现同一高速摄像机视角下破片的级联匹配；基于自适应的匹配窗口大小，以及双目高速摄像机的对极几何约束，实现破片立体匹配；采用光束法构建共线条件方程组，通过间接平差计算得到破片在序列图像中的三维坐标。与现有技术相比，本发明具有对动态环境的适应性强等优点。
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公开(公告)号：CN117129465A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311024436.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种跨仪器LIBS光谱的交叉定标方法。与现有技术相比，包括以下步骤：提取参考光谱与待定标光谱在相同波长范围通道的LIBS光谱，使用数据内插方法进行数据处理；计算光谱强度单位的换算关系，将待定标光谱的强度单位换算至参考光谱的强度单位；计算对同一目标获取的LIBS光谱逐像素上的强度比值，并将该比值用于修正待定标光谱的强度；以参考光谱为参照，对待定标光谱进行谱峰位置校正。本发明保护了待定标数据的光谱形状，避免了特征峰的丢失，可以应用于不同类型的LIBS设备，修正由于仪器参数与探测环境产生的强度差异，提高了交叉定标前后特征峰位置的一致性，降低了仪器参数与探测环境差异对特征峰位置差异的影响。
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