专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于风云三号卫星成像仪的影像质量提升方法及设备-CN202210271755.X在审
  • 孙开敏;李文卓;苗顺霞 - 武汉大学
  • 2022-03-18 - 2022-08-30 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种基于风云三号卫星成像仪的影像质量提升方法及设备。所述方法包括:读入卫星观测数据,根据观测几何信息和定位文件计算大气订正系数,逐个像元进行大气校正;优化GEO1K 1000m定位文件的采样模式,根据地理定位文件采用GLT地理查找表法对大气校正结果进行几何校正;根据卫星重叠式的扫描成像模式,根据大量经验验证,进行分段线性截断;对重投影后的地表反射率影像进行目标区域拼接和羽化过渡,在影像重叠区优先采用星下点或近星下点成像的候选影像。本发明消除两个扫描条带间的定位数据精度问题导致重投影后的斑点状错位,消除原始扫描模式造成的图像模糊和锐度削弱的问题,提升了定量反演精度。
  • 基于风云三号卫星成像影像质量提升方法设备
  • [发明专利]一种顾及特征冗余性的生成对抗云仿真生成方法-CN202210304286.7在审
  • 孙开敏;李王斌;李文卓 - 武汉大学
  • 2022-03-25 - 2022-08-12 - G06T13/60
  • 本发明公开了一种顾及特征冗余性的生成对抗云仿真生成方法,其特征在于:设置用于仿真云的生成对抗网络,所述生成对抗网络包括判别网络和生成网络,所述生成网络包括编码器和解码器,解码器中嵌入有特征通道选择器;进行将底图以及云掩膜堆叠后输入生成网络中的编码器部分,对输入的影像和云掩膜进行处理,生成高维度特征;生成网络中的解码器部分,在每一个特征大小尺度上都嵌入特征通道选择器模块对特征进行筛选;将生成网络生成的粗结果输入到判别网络中,得到仿真结果的真实性判断结果;在训练完成后,使用判别网络中的编码器以及解码器进行云仿真。本发明能够根据输入的无云底图以及云掩膜生成指定区域存在云雾的仿真影像。
  • 一种顾及特征冗余生成对抗仿真方法
  • [发明专利]基于柏林噪声的静态云雾仿真生成方法-CN202210304291.8在审
  • 孙开敏;李王斌;李文卓 - 武汉大学
  • 2022-03-25 - 2022-08-05 - G06T13/60
  • 本发明提供一种基于柏林噪声的静态云雾仿真生成方法,包括输入影像,将取值区间[0,1)分别以影像的长宽均分,并将均分后的点以分布在与影像大小相等的平面上,乘以频率,并减去不大于积的整数的差作为新的该点的值;建立一个索引表,使用缓和函数得到缓和后的频率变化值;对每一个点从索引表中搜索该点对被包围点的梯度影响方向,求出该点对被包围点的梯度影像值,遍历所有的点;利用线性插值函数生成柏林噪声随机图;改变频率与振幅,迭代直到结束后将不同频率与振幅生成的柏林噪声图叠加起来,生成云雾掩膜,完成静态云的仿真模拟。本发明能够通过利用随机生成的噪点来仿真出云雾的形状以及薄厚程度,从而生成与真实情况相近的云雾效果。
  • 基于柏林噪声静态云雾仿真生成方法
  • [发明专利]多特征多层次景象匹配的飞行器自主导航方法-CN202010111370.8有效
  • 眭海刚;李洪利;徐川;孙开敏 - 武汉大学
  • 2020-02-24 - 2021-11-26 - G01C21/20
  • 本发明公开了一种多特征多层次景象匹配的飞行器自主导航方法,利用带有精确地理坐标的遥感影像作为基准图,规划飞行器航迹,并沿飞行器航迹依次割取景象匹配区范围大小的多个区域作为候选景象匹配区;根据每个候选景象匹配区的多个特征因子确定最适匹配区,并为每一个最适匹配区建立4级金字塔影像;基于基准图处理获得的所有匹配导航信息按照快速检索方式存储为基本匹配图库,并存入飞行器;飞行器沿飞行航迹获取实时图像,基于基本匹配图库进行多层次景象匹配,计算飞行器当前位置,完成导航。本发明的方法利用多特征因子选择出包含丰富信息、稳定特征的最适景象匹配区,利用多层次景象匹配提高了系统景象匹配的速度和稳定性。
  • 特征多层次景象匹配飞行器自主导航方法
  • [发明专利]一种顾及建筑物三维及边缘形状特征的无人机影像分割方法-CN201810680919.8有效
  • 孙开敏;李文卓;李鹏飞;白婷;眭海刚 - 武汉大学
  • 2018-06-27 - 2021-11-16 - G06T7/13
  • 一种顾及建筑物三维及边缘形状特征的无人机影像分割方法,包括根据所需提取的最大对象面积设置分割尺度参数,对无效区域进行掩膜处理,将输入的正射纠正后影像、高程正射影像、SLIC标签影像的单个像素当成是对象,初始化分割流程;对初始像素对象找到邻接的像素对象,若SLIC标签相同,则进行合并,直到所有标签相同的像素对象都被合并到一起为止;加入Canny边缘直线信息及植被掩膜信息,对超像素预分割结果中的单个超像素分割对象进行边缘标记和植被标记;循环迭代,寻找对象在各种约束条件下的最相似对象,并判断最相似对象与当前对象合并是否合适,重复迭代直到无可以再继续合并的对象为止;对结果中一直没有被合并的小面积区域进行优化合并。
  • 一种顾及建筑物三维边缘形状特征无人机影像分割方法
  • [发明专利]基于随机森林的多尺度分层采样的高分卫星影像变化检测方法-CN201810214301.2有效
  • 孙开敏;白婷;李文卓;眭海刚 - 武汉大学
  • 2018-03-15 - 2020-04-24 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于随机森林的多尺度分层采样的高分卫星影像变化检测方法,该方法采用面向对象的思想,进行多尺度分层采样以自动获得多尺度训练样本,将亚尺度样本和当前尺度样本进行组合;然后提取训练样本光谱,纹理和形状特征融合在一起构成特征空间,将样本组合和相应的特征空间输入随机森林中以训练多个变化分类器,选择袋外误差参数最小的分类器,作为变化检测分类器,进行变化检测。相比传统的方法,本发明提出了多尺度分层采样方法,考虑了多尺度的特征信息,在不增加人工工作量的同时,为变化区域和非变化区域自动增加了训练样本,提高了训练样本的特征泛化能力,并且分类进行变化检测,方法简单,可操作性强,有很好的扩展性。
  • 基于随机森林尺度分层采样高分卫星影像变化检测方法
  • [发明专利]一种基于面向对象的特定区域全自动变化监测方法-CN201710211968.2有效
  • 孙开敏;覃星力;李鹏飞;眭海刚 - 武汉大学
  • 2017-04-01 - 2019-08-20 - G06K9/46
  • 本发明属于涉及一种基于面向对象的特定区域全自动变化监测方法,包括以下步骤:获取输入影像的地理坐标范围;然后根据特定区域基础信息库的信息对其进行筛选;对筛选后的影像进行区域RPC纠正,再结合基准影像进自动行影像精配准;然后根据基准影像范围对输入影像进行影像裁剪,得到影像切片;接着由影像切片和基准影像进行自动相对辐射校正,然后与基准影像自动进行面向对象变化检测,结合基础信息库自动评定变化检测结果,输出变化检测信息,最后对固定目标基础信息库进行更新。本发明不仅可以全自动化地快速获取特定区域的变化信息,还能实现业务化批量处理,同时形成了序列基准影像,可用于对特定区域进行时序分析。
  • 一种基于面向对象特定区域全自动变化监测方法
  • [发明专利]用于大观测角传感器的交叉辐射定标方法及系统-CN201710349402.6有效
  • 孙开敏;陈业培;白婷;眭海刚 - 武汉大学
  • 2017-05-17 - 2019-06-25 - G01S3/782
  • 本发明提供一种用于大观测角传感器的交叉辐射定标方法及系统,包括配准待定标影像和参考影像,对待定标影像和参考影像的每一组对应波段分别进行随机采样得到对应的定标点;针对每个波段,分别对每一对定标点进行交叉定标操作,建立BRDF调整系数为待定标影像的地表二向性反射分布函数与参考影像的地表二向性反射分布函数的比值,然后以迭代的方式进行处理;针对每个波段,将交叉定标结果中偏离平均值大于预设阈值的点删除,然后取平均值,获得最终的辐射定标系数。本发明无需通过复杂模型分别计算待定标影像和参考影像的BRDF值,计算简单稳定,可操作性强,而且可排除引入辅助数据计算BRDF产生的误差以及异常定标点对结果的影响。
  • 用于观测传感器交叉辐射定标方法系统
  • [发明专利]一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法-CN201610527323.5有效
  • 眭海刚;涂继辉;冯文卿;刘飞;孙开敏 - 武汉大学
  • 2016-07-06 - 2018-11-13 - G06T7/181
  • 本发明提出一种航空遥感影像的建筑物轮廓线提取方法,利用颜色不变量算法检测出航空遥感影像中建筑物的阴影区域,并对阴影区域进行图像细化,将细化的结果作为建筑物的背景区域;以阴影区域的质心为起点向太阳高度角反方向搜索,获得建筑物部分的区域,将这个区域作为建筑物的目标区域;利用线性迭代聚类法对航空影像进行超像素分割;基于分别获得的背景区域和目标区域,利用最大相似度进行超像素划分块的合并,提取建筑物的轮廓线。本发明利用面向对象分割思想和影像中目标的上下文信息进行建筑物轮廓线的提取,不但显著提高了建筑物轮廓提取的精度,而且降低了方法的复杂度。
  • 一种航空遥感影像建筑物轮廓提取方法

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