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[发明专利]一种基于混合网络的农村房地一体调查建库方法-CN202111011712.X有效
发明人：吕凤涛;蒋昌晶;麦建开;张应裕;陆子龙;刘剑;常梦雅;李旭江;卢秋阳;苏雪云;蔡汶栓;李福星;王景如 -专利权人：广东省测绘工程有限公司;广州市绯影信息科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合网络的农村房地一体调查建库方法，通过四叉树运算对倾斜摄影测量模型重建，减少稀碎的瓦片文件数据量，大幅度减少瓦片数量，解决用户在处理大批量倾斜摄影数据时加载效率低和场景渲染消耗大等问题，实现移动终端快速加载倾斜摄影测量模型，再将宗地图、房屋平面图的二维矢量数据与倾斜摄影测量模型进行分割和属性挂接，实现可视化移动调查，GPS定位等移动终端技术为外业调查提供支撑；并通过离线和在线相结合的形式平衡外业数据加载速度慢和多人协同作业问题，从而实现内外业一体的协同权籍调查工作，实现房地一体调查项目的全流程工作，有效提升作业效率和准确性，减少作业成本。
一种基于混合网络农村房地一体调查方法

[发明专利]一种举证照片异常识别及提醒方法、系统-CN202010224094.6有效
发明人：魏瑄;王冬至;张应裕;王斌;黄兴;吴金豪;刘剑;罗亮;王腾;邱宏华;江淑茜;李蕾 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明提供一种举证照片异常识别及提醒方法、系统，该方法包括：S101：获取移动调查设备发送的调查信息；S102：获取举证照片与目标图斑的距离以及拍摄方向，根据距离和拍摄方向判断举证照片是否异常，若是，则执行S104，若否，则执行S103；S103：通过深度学习模型获取举证照片的地类信息，并根据地类信息判断同一目标图斑的举证照片是否异常，若是，则执行S104，若否，则执行S105；S104：确定举证照片异常；S105：通过规则引擎结合原土地利用现状数据库中的数据进行判断，以获取目标图斑的调查结果。本发明能够自动识别异常照片，并反馈相应的提醒信息，识别准确，避免工作反复，并且通过规则引擎获取调查结果，速度快且不容易出错。
一种举证照片异常识别提醒方法系统

[发明专利]基于深度学习技术的野外调查方法、系统-CN202010269563.6有效
发明人： 张应裕;魏瑄;王冬至;王斌;黄兴;林东铨;黎鑫宇;曾灿荣;周正玉;易雅琴;陈艳丽;王彦泽;林康恩 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F16/587 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习技术的野外调查方法、系统，该方法包括：S101：获取深度学习平台基于样本集进行训练得到的深度学习模型以及举证照片；S102：通过深度学习模型获取举证照片的识别类型结果，根据举证照片的识别类型结果判断同一个目标图斑的举证照片是否具备特征一致性，若是，则执行S103，若否，则执行S104；S103：使用规则引擎，根据举证照片的识别类型结果，结合土地利用现状进行分析判断，以获取目标图斑的调查结果；S104：确定举证照片不具备特征一致性。本发明能够通过深度学习模型自动识别举证照片对应的地类，识别更准确，通过对不满足要求的异常照片的提醒避免工作反复，并且通过规则引擎获取调查结果，速度快且不容易出错。
基于深度学习技术野外调查方法系统

[发明专利]基于轨迹评估外业作业成效的方法、系统-CN202010244863.9有效
发明人：王冬至;张应裕;魏瑄;王斌;王腾;徐秋婷;江夏;陈浩;张晶;邓泽波;林秀芳 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： H04W4/029 文献下载
摘要：本发明提供一种基于基于轨迹评估外业作业成效的方法、系统，该方法包括：S101：获取外业设备以预设频率采集并上传的坐标组信息；S102：清除作业位置坐标中的噪点，根据作业位置坐标形成作业轨迹，并将作业轨迹存储在地理空间数据库中；S103：根据所述作业轨迹获取所述作业员评估周期内的作业距离、作业时长以及所述作业轨迹的覆盖范围；S104：通过所述作业距离、作业时长以及所述覆盖范围判断所述作业员评估周期内的外业作业的成效。本发明无需设置固定位置，作业员可以根据实际情况安排作业路径，提高了作业的有效性，且评估手段多样，提升了评估的准确性，能够获取未覆盖范围，便于作业员根据该未覆盖范围调整作业轨迹，避免产生作业的盲区。
基于轨迹评估作业成效方法系统