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- [发明专利]一种基于低空机载多传感器融合的实时态势感知系统与方法-CN202210000758.X在审
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赵海龙;王永威;谢东海;赵龙;刘浪飞
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航天图景（北京）科技有限公司
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2022-01-04
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2023-07-14
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G01S17/86
- 本发明公开一种基于低空机载多传感器融合的实时态势感知系统与方法，所述系统包括机载采集模块、机载处理模块、空地传输模块、地面处理模块。所述机载采集模块集成固态激光雷达、可见光/红外光相机、RTK/INS单元等，选配相同视角镜头并主光线中心轴线同向平行安装，进行联合标定和时间同步；所述机载处理模块采用RTK/INS辅助的帧间特征点匹配算法进行激光点云匹配、滤波、压缩、拼接并输出新增帧压缩点云，同步进行双光视频叠加POS信息并输出合成视频流；所述空地传输模块接收转发新增帧压缩点云和合成视频流；所述地面处理模块接收新增帧压缩点云并迭代生成拼接点云，与双光视频进行空间转换和纹理映射，迭代增生具有可见光和红外光纹理的高精度三维模型。本发明综合利用多传感器联合标定与时间同步、激光点云RTK/INS辅助帧间特征点匹配与多场景参数自适应体素滤波及双缓冲八叉树结构压缩等技术，实时采集、处理、传输、应用，实现低空机载多传感器融合的实时态势感知。
- 一种基于低空机载传感器融合实时态势感知系统方法
- [发明专利]基于连续时序遥感态势数据的林火蔓延预测方法及电子设备-CN202010835467.3在审
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谢东海;牟风涛;王永威;刘金龙
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航天图景（北京）科技有限公司
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2020-08-19
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2021-02-02
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G06K9/00
- 本发明涉及林火蔓延预测技术领域，具体涉及一种基于连续时序遥感态势数据的林火蔓延预测方法及电子设备，所述方法包括以下步骤，S1利用无人机等遥感态势感知系统获取小时级连续时序的火场态势数据；S2采用深度学习语义分割技术和NDVI指数，对S1中获取的态势数据或卫星与航拍遥感历史数据识别分割得到火场的地势与地物分类信息；S3采用红外温度图像识别技术，对S1中获取的态势数据识别提取各过程时序的监测火线，并解析火线的蔓延方向和速度；S4采用深度学习全连接神经网络技术，综合S2中获取的火场地势与地物分类信息和S3中获取的各过程时序火线蔓延方向和速度，解算未来时刻火线蔓延的方向、速度和方差，拟合获取小时级火线预测带，并逐时序和短周期迭代提高预测精度。本发明应用人工智能深度学习神经网络技术，基于无人机等遥感态势感知系统获取的小时级连续时序的火场态势数据，预测未来小时级火线蔓延趋势，以实现更高精度和时效的林火态势评估和应急救援。
- 基于连续时序遥感态势数据蔓延预测方法电子设备
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