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[发明专利]一种基于深度学习的撂荒区域提取方法-CN202310725425.8在审
发明人：王腾;董正国;林康恩;陈浩;徐秋婷;张晶 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的撂荒区域提取方法，包括获取同一地点多个时相的高空间分辨率遥感影像数据集并进行预处理，建立基于语义分割和对比学习的撂荒区域提取模型并利用预处理后的遥感影像数据集训练优化；获取待提取的高空间分辨率遥感影像并输入最优的撂荒区域提取模型中进行提取，获取撂荒区域初步分割结果和撂荒区域权重；将待提取的高空间分辨率遥感影像、提示点和提示掩膜共同输入到预设的提示工程分割模型中进行二次分割；将撂荒区域初步分割结果和撂荒区域二次分割结果融合，完成撂荒区域提取；本发明能够提供细节信息更丰富、精度更高的撂荒分割结果，并强化撂荒制图流程面对不同遥感影像源制图结果的鲁棒性。
一种基于深度学习撂荒区域提取方法

[发明专利]激光指导下的矿车负载识别方法及系统-CN202211560933.7在审
发明人：王腾;林康恩;何美珍;曾灿荣;张月梅;常圆;张晶;江夏;徐秋婷 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种激光指导下的矿车负载识别方法，包括以下步骤：通过相机和激光雷达采集矿车数据；将相机的影像数据输入预先构建的矿车检测网络中进行矿车识别，输出矿车检测框；根据预设的坐标变换函数模型将点云数据投影到影像数据中，得到融合后的投影图像；通过矿车检测框初筛候选点云数据；对候选点云数据进行高程统计，具体将出现频率最大，高程最小的部分确定为路面点，并剔除；从剩余点中选择高程最小的点作为种子点，设置聚类的距离阈值，并通过阈值半径搜索算法进行聚类，识别出同一矿车的车头和车身的点云簇；根据识别出的车身点云簇计算矿车的容积和载重，从而判断矿车是否满载。本发明可提高矿车负载的检测效率。
激光指导矿车负载识别方法系统

[发明专利]结合深度网络和运动特征的矿车检测方法及系统-CN202211560927.1在审
发明人： 林康恩;曾灿荣;何美珍;徐秋婷;江夏;何少青;林佳琦;张月梅;陈伟斌 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合深度网络和运动特征的矿车检测方法，包括以下步骤：S1、获取待测的监控视频；S2、将监控视频中的当前帧输入预先构建且训练好的矿车检测网络进行预测，得到相应矿车的第一矿车边界框；S3、将监控视频中的多帧图像输入预先构建且训练好的背景消除模型中，根据多帧图像中矿车的运动进行背景消除，并提取运动的矿车，得到相应矿车的第二矿车边界框；S4、将相应矿车的第一矿车边界框和第二矿车边界框进行融合计算，当计算结果大于预设阈值时，则保留相应的边界框作为最终的输出结果，反之保留。本发明可提高视频图像中的矿车检测精度。
结合深度网络运动特征矿车检测方法系统

[发明专利]一种土地卫片现场举证照片智能辅助审核方法-CN202111610549.9在审
发明人：王腾;林康恩;徐秋婷 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种土地卫片现场举证照片智能辅助审核方法，包括以下步骤：S1：实验数据获取以及类别划分；S2：对实验数据进行数据增广以及预处理；S3：神经网络模型的设计与搭建；S4：模型参数以及损失函数的选择；S5：对模型进行训练提取图片特征进行分类；S6：基于分类结果对图斑进行智能识别辅助审核。本发明基于深度学习技术，开展了土地卫片举证照片智能识别辅助审核应用探索。本发明选取当下热门的神经网络进行图片分类。结果显示，从高标准“通过”要求实现的智能识别辅助审核“通过”正确率较高，说明本发明所使用的方法用于土地执法卫片审核是可行的，可大幅提高内业审核率，并为人工审核缩小工作范围。
一种土地现场举证照片智能辅助审核方法

[发明专利]一种报表自动校验方法及系统、控制装置、存储介质-CN202210173790.8在审
发明人：王腾;林康恩;陈浩;陈伟斌;张月梅;林佳琦 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F40/226 文献下载
摘要：本发明公开了一种报表自动校验方法及系统、控制装置、存储介质，包括：获取校验定义信息，其中，校验定义信息包括报表校验类型以及校验分析逻辑；根据所述报表校验类型从报表中获取至少两个待校验的指标数据；将获取的所述指标数据根据所述校验分析逻辑处理得出校验结果，本设计检查效率高，并且能够提高指标数据的准确性。
一种报表自动校验方法系统控制装置存储介质

[发明专利]一种面向球型摄像机单目测距的俯仰角校正方法及系统-CN202110887710.0在审
发明人：王腾;徐秋婷;林康恩;江夏;陈浩;张月梅;何少青;张晶;常圆;陈伟斌;林佳琪;江淑茜;李蕾;林秀芳 -专利权人：广东省国土资源测绘院
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G01C3/00 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种面向球型摄像机单目测距的俯仰角校正方法及系统。方案包括：基于单目测距原理求解出目标对象的测量距离与球型摄像机俯仰角的关系式；设置球型摄像机的第一变焦倍数，对球型摄像机进行相机参数标定，获取摄像机的参数；拍摄照片，选取参考点并测量出参考点与球型摄像机的距离以及参考点在照片中的像素坐标；基于所述关系式、所述参考点与球型摄像机的距离以及所述参考点在照片中的像素坐标求解参考点相对于所述第一变焦倍数的俯仰角。该发明能够有效校正球型摄像机安装所造成的俯仰角度偏差，避免由此引发的单目测距的误差，确保球型摄像机测量的精度。
一种面向摄像机目测俯仰校正方法系统

[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

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