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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：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：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：CN115861635A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310125661.6
申请日：2023-02-17
Applicant: 武汉大学 , 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: 该发明公开了一种抗透射畸变的无人机倾斜影像语义信息提取方法及设备。设计了一种密集上下文学习网络以鲁棒地提取无人机倾斜影像中对象的语义信息。该网络主要以通用的编码器‑解码器为主体框架进行无人机倾斜影像中对象的特征学习和语义预测。采用并行的双分支特征提取器构建编码器，以不同分辨率的图像对作为输入分别提取同层级和不同层级的多尺度特征。构建了跨尺度的上下文选择器以自适应地融合来自不同分辨率输入编码的多尺度特征。采用了编码器‑解码器联合监督的模式，在训练过程中分别对双分支特征提取器编码的语义特征和解码器得到的语义预测图进行迭代优化，从而增强多尺度特征的有效性和预测结果的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116468598A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310300421.5
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)
Abstract: 本发明公开了一种高分航空影像与低分卫星影像匹配方法、设备及存储设备，方法包括：获取高分航空影像和低分卫星影像；读取高分航空影像文件参数；利用获得的文件参数计算高分航空影像任一像素点与影像中心点的实际经纬度距离；根据实际经纬度距离，得到高分航空影像四个顶点的经纬度；利用高分航空影像四个顶点以及中心点作为基准点，基于五个基准点的经纬度坐标和像素坐标，与低分卫星影像进行自动配准，获得最终匹配结果。本发明有益效果是：算法复杂度极低，不需要对高分航空影像与低分卫星影像进行复杂的特征点匹配，可以快速的将任意航向角下拍摄的高分航空影像自动配准到经纬度坐标系下，实现高分航空影像的快速自动处理。
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公开(公告)号：CN115861635B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310125661.6
申请日：2023-02-17
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
Abstract: 该发明公开了一种抗透射畸变的无人机倾斜影像语义信息提取方法及设备。设计了一种密集上下文学习网络以鲁棒地提取无人机倾斜影像中对象的语义信息。该网络主要以通用的编码器‑解码器为主体框架进行无人机倾斜影像中对象的特征学习和语义预测。采用并行的双分支特征提取器构建编码器，以不同分辨率的图像对作为输入分别提取同层级和不同层级的多尺度特征。构建了跨尺度的上下文选择器以自适应地融合来自不同分辨率输入编码的多尺度特征。采用了编码器‑解码器联合监督的模式，在训练过程中分别对双分支特征提取器编码的语义特征和解码器得到的语义预测图进行迭代优化，从而增强多尺度特征的有效性和预测结果的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118968223A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411098438.8
申请日：2024-08-12
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
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开一种深度网络模型自监督训练、土地利用变化检测方法及装置，属于遥感图像处理领域。其中训练方法包括：获取第一时相训练图像和第二时相训练图像；将第一时相训练图像和第二时相训练图像输入深度网络模型，获取第一时相图像特征和第二时相图像特征；将第一时相图像特征和第二时相图像特征中同一场景、不同角度的图像特征构造正样本对，不同场景的图像特征构造负样本对；构造多角度对比损失函数；根据正样本对、负样本对和多角度对比损失函数，对深度网络模型进行自监督训练。本发明从多视角影像中构建自监督学习范式，以土地利用变化检测为下游任务，在不依赖或仅依赖较少人工标注样本的前提下实现土地利用监测。
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