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公开(公告)号：CN110348383A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910625253.0
申请日：2019-07-11
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 胡翔云 , 曾安明 , 张泽烈 , 胡艳 , 徐永书 , 魏域君 , 李晓龙 , 张觅 , 罗鼎 , 陈静 , 郑中 , 刘朝晖 , 王亚林 , 范文武 , 王小攀 , 连蓉 , 林熙 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110032613A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910303809.4
申请日：2019-04-16
Applicant: 重庆市地理信息中心
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于链式存储的时空数据一体化管理方法，包括以下步骤：分析原始数据，创建包括GUID、Time、OldGUID、Status四个字段的链式存储结构，采用链式存储结构建立不同时态版本时空数据要素之间的链式关系，并形成时空数据链；通过选择待更新图层、设置更新范围、更新时空数据要素及其当前状态与全局唯一标识，完成时空数据图层中的要素更新与时空数据链更新；利用更新后的时空数据链进行时空数据的一体化管理。其显著效果是：基于链式存储形成时空数据链，进行时空数据管理时只需存储更新数据，显著降低了不同版本数据重复存储导致的冗余，且提高了要素时空追溯查询的效率。
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公开(公告)号：CN208735230U
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201821554381.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 重庆市地理信息中心
Abstract: 本实用新型公开了一种基线场用多功能观测墩，包括观测墩本体及其中心设置的强制对中平台，在所述观测墩本体的上端面开设有若干紧固螺孔，该紧固螺孔以所述强制对中平台为圆心呈圆周分布，所述紧固螺孔通过紧固螺栓连接有旋臂式工作台；所述旋臂式工作台包括承载平台与旋臂机构，其中所述承载平台包括承载板，在该承载板的一侧开设有至少一个固定孔，在该固定孔内穿设所述紧固螺栓，在所述承载板的另一侧固定所述旋臂机构。其显著效果是：将现有的观测墩进行充分的利用，不仅减少了野外测绘作业时携带的物品数量，而且平板电脑等辅助测绘设备的装夹固定更可靠，方便了野外测绘工作的进行，有助于加快野外测绘工作效率。
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公开(公告)号：CN110427836B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910625252.6
申请日：2019-07-11
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 曾安明 , 李朋龙 , 丁忆 , 胡翔云 , 张泽烈 , 胡艳 , 段伦豪 , 张觅 , 李晓龙 , 段松江 , 罗鼎 , 吴凤敏 , 刘金龙 , 刘建 , 黄印 , 陈雪洋 , 钱进 , 魏文杰 , 张黎 , 黄潇莹
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法，包括如下步骤：搭建待训练卷积神经网络，基于该网络从输入遥感影像中提取多尺度特征，从最低分辨率的特征中获取初始粗糙水体分割结果；通过擦除注意力方法，结合多尺度特征和初始分割结果，输出全分辨率下的水体提取结果；构建多尺度损失函数，获得训练好的卷积神经网络；将待提取的高分辨率遥感影像输入训练好的网络，得到水体提取结果。该方法通过对具有真实水体标注的遥感影像训练数据集进行学习与训练，通过擦除注意力机制的引导，结合多尺度优化策略，在显著提高了总体水体提取精度的同时，还加强了对细小水体的识别与提取。
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公开(公告)号：CN110427836A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910625252.6
申请日：2019-07-11
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 曾安明 , 李朋龙 , 丁忆 , 胡翔云 , 张泽烈 , 胡艳 , 段伦豪 , 张觅 , 李晓龙 , 段松江 , 罗鼎 , 吴凤敏 , 刘金龙 , 刘建 , 黄印 , 陈雪洋 , 钱进 , 魏文杰 , 张黎 , 黄潇莹
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法，包括如下步骤：搭建待训练卷积神经网络，基于该网络从输入遥感影像中提取多尺度特征，从最低分辨率的特征中获取初始粗糙水体分割结果；通过擦除注意力方法，结合多尺度特征和初始分割结果，输出全分辨率下的水体提取结果；构建多尺度损失函数，获得训练好的卷积神经网络；将待提取的高分辨率遥感影像输入训练好的网络，得到水体提取结果。该方法通过对具有真实水体标注的遥感影像训练数据集进行学习与训练，通过擦除注意力机制的引导，结合多尺度优化策略，在显著提高了总体水体提取精度的同时，还加强了对细小水体的识别与提取。
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公开(公告)号：CN110348383B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910625253.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 胡翔云 , 曾安明 , 张泽烈 , 胡艳 , 徐永书 , 魏域君 , 李晓龙 , 张觅 , 罗鼎 , 陈静 , 郑中 , 刘朝晖 , 王亚林 , 范文武 , 王小攀 , 连蓉 , 林熙 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。
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