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[发明专利]一种遥感影像语义分割方法及装置-CN202010949878.5有效
发明人：张觅;李小凯;邓凯;饶友琢;胡平;花卉;刘沁雯;王有年 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2020-09-10 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感影像语义分割方法及装置，该方法包括：通过有标记的遥感影像数据对语义分割对抗网络进行训练；通过未标记的遥感影像数据对所述语义分割对抗网络进行训练，采用生成器权值共享对未标记遥感影像数据进行预测，并在判别器上生成置信度图；根据预定义的损失函数，通过有标记的遥感数据和未标记的遥感数据对语义分割对抗网络迭代训练，优化超参数，基于迭代优化后的语义分割对抗网络进行语义分割。通过该方案解决了现有语义分割模型训练过程中，样本标注工作量过大的问题，实现在小样本条件对语义分割模型进行训练，保证语义分割模型分割的准确性和可靠性的同时，减少样本标注工作量。
一种遥感影像语义分割方法装置

[发明专利]一种遥感影像变化检测方法及装置-CN202011013159.9有效
发明人：周浩;张觅;胡翔云;饶友琢;胡平;花卉;刘沁雯;王有年 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明实例提供了一种遥感影像变化检测的方法及装置，方法包括：基于训练后的深度卷积神经网络，预测两期影像发生变化的区域，所述深度卷积神经网络是对已标注真实变化区域的高分辨率遥感影像进行有监督训练得到的。本发明实例提供的遥感影像变化检测的方法及装置，对不同时期相同地点成像的影像对预测发生变化的区域效果较好，且本发明对于相同季度的影像对和不同季度的影像对在预测变化区域时没有差别，在训练时是同等对待的，显著提高了变化检测的精度和召回率。
一种遥感影像变化检测方法装置

[发明专利]一种遥感影像中建筑物变化检测的方法及装置-CN202010044591.8有效
发明人：姜慧伟;胡翔云;李晓凯;邓凯;王有年 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感影像中建筑物变化检测的方法及装置，首先读取两个时期原始遥感影像数据，利用z‑score标准化算法对所述遥感影像数据进行标准化处理；然后构建编码‑解码深度孪生神经网络结构，对两个时期的所述遥感影像数据进行变化特征检测；所述编码‑解码深度孪生神经网络结构包括共享权重的两个分支编码网络、互相关注意力网络、变化差分网络以及金字塔解码网络。本发明实现了基于注意力机制的深度孪生网络在正射影像中实现建筑物自动变化检测。
一种遥感影像建筑物变化检测方法装置

[发明专利]建筑物矢量多边形的提取方法、系统、服务器及存储介质-CN202110353471.0有效
发明人：舒震;胡翔云;张觅;李小凯;饶友琢;刘沁雯;花卉;王慧慧;王有年 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种建筑物矢量多边形的提取方法、系统、服务器及存储介质，本发明通过使用地图图像的全局关键点对建筑物关键点进行优化，并通过对优化后的关键点进行角度划分，得到优化后的关键点的前向方向及向后方向，从而得到建筑物的矢量多边形，解决了现有技术中建筑物轮廓矢量提取结果不准确的技术问题，达到了准确提取建筑物轮廓的技术效果，提高了提取结果的边缘准确程度。
建筑物矢量多边形提取方法系统服务器存储介质

[发明专利]一种星型形状约束下的直角建筑物屋顶交互式提取方法-CN202210865792.3在审
发明人：李小凯;杨钰灵;饶友琢;邓凯;刘沁雯;兰继雄;胡平;冯虹 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种星型形状约束下的直角建筑物屋顶交互式提取方法，包括：基于种子线估计建筑物的初始位置；种子线为用户输入的标记建筑物位置的线条；提取建筑物影像上的线段，根据线段的方向直方图计算建筑物的主方向，将建筑物影像旋转到主方向上；将建筑物影像分割为一系列的矩形块；在OneCut算法的基础上集成星型形状约束，同步进行矩形建筑物的提取和规则化，合并提取的多个矩形得到建筑物的复杂矩形轮廓；能够快速有效提取普通矩形建筑物和复杂直角建筑物。
一种形状约束直角建筑物屋顶交互式提取方法

[发明专利]基于LiDAR点云和影像的建筑物提取方法和系统-CN202210594883.8在审
发明人：李小凯;王慧慧;饶友琢;邓凯;刘沁雯;肖成;殷贤俊;花卉;胡睿飏 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于LiDAR点云和影像的建筑物提取方法和系统，方法包括：获取LiDAR点云数据和影像，根据LiDAR点云数据和影像获取对应的高程信息；获取用户选定的目标建筑物对应的局部影像和局部高程信息，对局部影像进行边缘检测，并对得到的边缘轮廓进行简化和打断，得到对应的多线段数据；对局部影像进行角点提取获取角点数据，根据多线段数据和角点数据对局部影像进行三角网过分割，获取对应的三角网影像；结合局部高程信息对三角网影像进行前景目标提取，并对提取到的前景目标进行边界优化，从而得到目标建筑物的轮廓信息；本发明通过在算法中加入高程信息来提高提取的准确性和稳定性，减少用户参与步骤，提高了用户体验。
基于 lidar 云和影像建筑物提取方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的样本库建立方法和装置-CN202111521298.7有效
发明人：郭海京;高绵新;马晓黎;杨志刚;高时雨;黄习艺;王慧慧;兰继雄;张晓阳;王驭 -专利权人：广东省国土资源测绘院;武汉汉达瑞科技有限公司;广州市阿尔法软件信息技术有限公司
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于深度学习的样本库建立方法和装置，所述方法包括：训练云样本获得云检测模型，对样本进行筛选和处理后形成高质量样本库；对样本进行增广；对样本训练得到第一解译模型；对样本库中的样本进行解译并计算像素精度，满足要求的样本作为新样本库并进行增广，将增广获得的样本加入新样本库；对第一解译模型迭代优化得到第二解译模型；对未经预处理的样本解译并计算像素精度，对满足要求样本增广获得自然资源样本库。本发明相对现有技术，通过HRNet网络有效保留图像的几何信息，实现多尺度特征整合，增强了上下文特征提取能力；在建立样本库过程中能同时实现对样本的自动增广，通过深度学习提高模型的精度和样本质量。
一种基于深度学习样本建立方法装置

[发明专利]一种地图贴边方法、终端装置及存储介质-CN201910902566.6有效
发明人：王有年;李小凯 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明提供一种地图贴边方法、终端装置及存储介质，该方法包括：获取根据遥感影像地物特征最新绘制的多边形和地图矢量文件中已经绘制的多边形；计算第一多边形的节点到第二多边形边线的最小距离，求取第二多边形上最小距离点集合，设为第一集合；计算第二多边形的节点到第一多边形边线的最小距离，求取第一多边形上最小距离点集合，设为第二集合；根据第一集合和第二集合中最小距离点的分布生成贴边多边形；将所述贴边多边形与第一多边形、第二多边形合并得到共边多边形，并去除所述共边多边形与第二多边形的重叠区域，得到贴边处理的目标共边多边形。通过该方案解决现有地图贴边方法效率较低的问题，有效提高地图区块贴边效率，保障准确消除地图边界间的缝隙。
一种地图贴边方法终端装置存储介质

[发明专利]一种地物形状规则化方法、电子设备及存储介质-CN201910974807.8有效
发明人：王有年;李小凯;邓凯 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明提供一种地物形状规则化方法、电子设备及存储介质，该方法包括：计算预定多边形每条边的倾斜角，根据所述预定多边形每条边的倾斜角及长度确定所述预定多边形的主方向；将所述预定多边形旋转至主方向后，重新计算所述预定多边形的每条边的倾斜角，并分别定义水平方向和垂直方向的倾斜区间；依次遍历所述预定多边形的每条边，根据所述预定多边形相邻的两条边所属倾斜区间及相邻两条边形成的夹角，得到同方向边集合；计算同方向边集合的中心点，根据边集合中心点，对所述多边形进行直角化。通过该方案解决现有的多边形直角化方法计算量大，过程复杂的问题，简化计算过程，有效降低计算量。
一种地物形状规则化方法电子设备存储介质

[发明专利]一种新增建设用地自动提取方法及自动提取系统-CN202111130258.X在审
发明人：温礼;张荣慧;吴海平;王锦;胡睿飏;李小凯;兰继雄;王慧慧 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司;中国国土勘测规划院
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种新增建设用地自动提取方法及自动提取系统，方法包括：提取历史非建设用地图斑；利用样本融合的方式制作建设用地样本，训练深度学习模型；利用深度学习模型从当前遥感影像中识别出建筑物和道路预测概率图；对预测概率图进行二值化分割，矢量化融合，得到当前建设用地矢量图斑；对历史非建设用地图斑和当前建设用地矢量图斑进行空间叠置分析，获取当前新增建设用地图斑。本发明充分利用国土调查数据库的图斑和影像，具有针对性地提出基于国土调查数据库的新增建设用地提取流程，利用当前建设用地提取结果与历史非建设用地图斑相结合的方式，以及利用多模型融合的技术提取新增建设用地，提高了新增建设用地图斑提取的准确性。
一种新增建设用地自动提取方法系统

[发明专利]多方法融合的遥感影像变化检测方法及系统-CN202110139765.3在审
发明人：邓凯;张觅;李小凯;饶友琢;刘沁雯;胡平;王有年 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种多方法融合的遥感影像变化检测方法及系统，该方法包括基于语义信息对前后两期影像进行变化检测，获得前后两期影像的变化检测结果；基于对称编码‑解码的拼接网络结构FCSCN对前后两期影像进行处理，获得端对端变化信息；对变化检测结果和所述端对端变化信息进行融合，获得检测结果；若基于ResNet残差网络结构确认检测结果为虚警，则剔除所述虚警。本发明实施例通过联合多种方法进行变化检测，即融合基于语义信息的面向对象的变化检测方法和全卷积孪生拼接网络结构模型进行变化图斑粗提取，基于ResNet残差网络结构进行虚警抑制方法，构建了虚警判别模型，剔除变化检测的虚警，提高变化检测的图斑准确性。
多方融合遥感影像变化检测方法系统

[发明专利]一种遥感影像道路提取方法及系统-CN201911209125.4在审
发明人：胡翔云;魏域君;李小凯;邓凯;王有年 -专利权人： 武汉汉达瑞科技有限公司
申请日： 2019-11-30 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种遥感影像道路提取方法及装置，方法包括：基于训练后的深度卷积神经网络，预测道路节点以及各节点之间的连接性，所述深度卷积神经网络是对已标注真实道路区域的高分辨率遥感影像进行有监督训练得到的；基于所述道路节点以及各节点之间的连接性，恢复道路拓扑结构，以重建道路网。本发明实施例提供的基于一种遥感影像道路提取方法及装置，对连接性强的节点之间进行连接，显著的提升了提取道路的连续性，且本发明对于细小道路和较宽道路生成的道路节点显著性图和连接性图没有差别，在训练时是同等对待的，在细小道路提取上效果较好，显著提高了最终得到的道路提取结果的精度。
一种遥感影像道路提取方法系统

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