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[发明专利]建筑物立面替换纹理自动生成方法-CN202310735232.0在审
发明人：赵婷婷;李志林;朱军;慎利;遆鹏;谢亚坤;沈星宇 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T15/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种建筑物立面替换纹理自动生成方法，包括：采用Mask‑Rcnn网络进行窗体提取，提取建筑物立面上窗体的空间位置信息和掩膜数据；使用Pix2PixHD网络生成建筑物立面墙面纹理图像；对窗体掩膜数据进行规则化处理，从素材库中检索结构和风格一致的窗体纹理，生成具有空间布局和几何结构特征的窗体纹理，并贴合在生成的墙面纹理上，通过纹理映射替换建筑物模型原始纹理数据；本发明解决了城市区域三维建模中建筑物立面容易发生扭曲和丢失的问题，同时保留建筑立面窗体的真实空间位置、大小及布局等信息。
建筑物替换纹理自动生成方法

[发明专利]基于多尺度CAM和超像素的遥感图像弱监督建筑提取方法-CN202110729532.9有效
发明人：慎利;鄢薪;邓旭;徐柱 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于多尺度CAM和超像素的遥感图像弱监督建筑提取方法，现有的弱监督方法大多都是基于类激活图(class activation maps,CAMs)的，而且CAM的质量对这些方法的性能有着至关重要的影响。然而，现有的方法无法生成用于遥感影像建筑物提取的高质量CAM。本申请提出一种用于高分辨率遥感图像建筑物提取的弱监督方法MSCAM‑SR‑Net，它将多尺度CAM和超像素精细化相结合用于生成精细的CAM。在MSCAM‑SR‑Net中，我们提出多尺度生成模块以充分利用多层次特征生成多尺度CAMs，从而获得完整而准确的建筑目标区域；而超像素精细化模块则是为了利用超像素在目标完整性和建筑物边界上进一步提高CAM的质量。
基于尺度 cam 像素遥感图像监督建筑提取方法

[发明专利]基于卷积神经网络与类别热力图的滑坡遥感信息提取方法-CN202110731979.X有效
发明人：慎利;邓旭;鄢薪;徐柱 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于卷积神经网络与类别热力图的滑坡遥感信息提取方法，高分辨率遥感影像中滑坡尺度差异巨大，且与其它地物的光谱混淆问题严重。现有基于卷积神经网络(CNN)的滑坡场景解译方法难以精确定位滑坡边界，基于全卷积神经网络(FCN)的像素级滑坡信息提取方法需要人工勾绘大量的样本。本申请针对以上问题，以类别热力图为桥梁，提出一种弱监督滑坡灾害信息提取框架：首先，本申请设计了一种耦合注意力机制与多层次、多尺度特征的分类网络模型学习滑坡和非滑坡场景，进而获取高质量的滑坡场景类别热力图；其次，利用从类别热力图获取的像素级伪标签训练语义分割网络，进而实现遥感影像中高精度的像素级滑坡灾害信息提取。
基于卷积神经网络类别力图滑坡遥感信息提取方法

[发明专利]一种基于弱监督语义分割的损毁建筑物高分遥感提取方法-CN202211324004.6在审
发明人：慎利;乔文凡;董喆;王薇;李苓苓;罗伟儿;武志宏 -专利权人：西南交通大学;应急管理部国家减灾中心
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弱监督语义分割的损毁建筑物高分遥感提取方法。为改善类别激活图CAM质量，抑制损毁建筑物内部的噪声等技术问题，本发明以采用膨胀卷积的级联式密集连接的方法来提高目标相关区域的激活响应和抑制目标不相关区域的激活响应、通过在大范围内综合考虑和整合每个像素的特征相互依赖性来优化像素之间的全局空间相关性为技术手段，解决了CAM质量不佳、损毁建筑物内部的噪声严重、拼接位置不平滑等技术问题，获得了增强网络对细节的感知能力，缓解提取目标边界模糊、实现平滑拼接等技术效果。本发明适于遥感图像处理领域。
一种基于监督语义分割损毁建筑物高分遥感提取方法

[发明专利]一种点状编码标志的设计与识别方法-CN202211016220.4在审
发明人：权芳;张奥丽;荆创利;徐柱;慎利;蔡国林;李友兵;杨世恩;常燕敏 -专利权人：西南交通大学;四川省地质测绘院有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06V30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种点状编码标志的设计与识别方法，涉及点状编码标志技术领域，包括以下所述工作步骤：一：点状编码标志设计、二：点状编码标志的识别算法、三：实验与分析。所述步骤一中标志设计包括：标志以黑色为背景、白色为前景，且前景由一个白框，四个模板点和若干编码点组成，四个模板点A、B、C、D分别被设计在两条直线上，直线AB与标志外框/白框的上边平行并与直线CD垂直，且C点位于标志中心且被平分成四块以黑白着色。本发明针对大型、弱纹理构筑物的监测设计了一种点状编码标志，标志灰度差异显著，背景为黑色，前景为白色并由一个白框、四个模板点和若干编码点组成，确定模板点时只需要考虑各模板点之间的相对位置。
一种编码标志设计识别方法

[发明专利]一种宽级配混合骨料空地一体检测方法-CN202111058008.X有效
发明人：岳建伟;雷添杰;王嘉宝;慎利;张保山;张平;贾保治;李翔宇;李小涵 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2021-09-09 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G01N15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种宽级配混合骨料空地一体检测方法，基于大数据背景下的深度学习方法和激光雷达测量技术，提出了基于实例分割框架的骨料快速智能化检测分割算法Aggregate Net模型，该模型强大的并行目标检测和实例分割的能力，可以获取各骨料预测长径、预测短径以及骨料粒径，并且激光雷达测量技术获取骨料的厚度，从而精确计算出各骨料的等效体积，最后与人工采样筛分结果进行数据拟合，从而获得精度更高的级配曲线结果。
一种宽级配混合骨料空地一体检测方法

[发明专利]一种复杂环境下不同车型识别方法及系统-CN201910752440.5有效
发明人：雷添杰;宋宏权;吕娟;黄锦涛;岳建伟;周磊;慎利;陈强 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种复杂环境下不同车型识别方法及系统，所述复杂环境下不同车型识别方法，利用WGAN网络模型生成每种环境下的第一生成训练样本集，利用CycleGAN网络模型生成不同环境复合的第二生成训练样本集，在增加了训练样本的数量，以达到卷积神经网络训练所需的数据量的同时，可生成各种环境复合的各种复杂环境下的训练样本，采用该训练样本对卷积神经网络进行训练，以实现复杂环境下的不同车型的识别，并提高复杂环境下的不同车型识别准确率。
一种复杂环境不同车型识别方法系统

[发明专利]基于深度学习与全局推理的遥感影像多尺度固废检测方法-CN202110114848.7有效
发明人：慎利;王浩;张蜀军;徐柱 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习与全局推理的遥感影像多尺度固废检测方法，包括：S1、获取待检测区域的原始遥感影像，并对其进行多尺度裁剪处理，获得各尺度下的影像块集合；S2、通过全局推理多尺度检测模型对各尺度下的影像块集合中的影像进行检测，输出各尺度下的检测框；S3、将输出检测框整合到原始遥感图像对应的大范围影像中，并对其合并，得到对应的固废检测结果。本发明该方法基于SSD模型，在原始的卷积层之间嵌入GloRe单元，使模型在进行多尺度检测时中充分利用影像的全局信息；针对大范围的固废堆场检测任务提出一种多尺度优化策略，提升对尺度差异巨大的固废堆场目标的检测效果，并有效解决完整堆场被滑动窗口切割的问题。
基于深度学习全局推理遥感影像尺度检测方法

[发明专利]基于多尺度场景变化检测的遥感影像损毁建筑物提取方法-CN202110024857.7有效
发明人：慎利;张文俊;乔文凡 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度场景变化检测的遥感影像损毁建筑物提取方法。该方法包括收集待提取损毁建筑物所在地灾前和灾后的影像并进行数据预处理；提取预处理后的灾前影像的建筑物区域，并对其进行多尺度分割，得到多尺度分割结果；利用多尺度分割结果，基于深度孪生网络进行场景变化检测，得到各分割尺度下的损毁建筑物检测结果；对得到的各分割尺度下的损毁建筑物检测结果进行自动融合，确定分割体的最终类别。本发明为了解决传统损毁建筑物检测方法对样本标注要求高和检测结果轮廓保真度差的问题，利用了基于深度孪生网络的场景变化检测模型，并将建筑区域多尺度分割结果与场景变化检测结果有效融合，较完整的保留了建筑物的轮廓信息。
基于尺度场景变化检测遥感影像损毁建筑物提取方法

[发明专利]污水溯源方法-CN202010024827.1有效
发明人：范美坤;黄雨婷;王雪擎;慎利;陈俊敏;李志林 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明公开了污水溯源方法，包括以下步骤：(1)获取信号增强基底；(2)采用至少两种修饰剂对所述信号增强基底进行修饰并对应获得至少两种修饰基底；(3)采用表面增强拉曼散射获取每个样品在至少两个修饰基底下的至少两个拉曼光谱，每个样品的至少两个拉曼光谱构成该样品的SERS水质指纹；(4)采用PCA分析所有样品在同一修饰基底下的置信区间分布图；(5)选择在每个置信区间分布图中均与污染水样置信区间相重合的排污口水样并分析其SERS水质指纹，判定具有目标污染物特征峰的排污口水样来源为污染源。本发明在引入多基底进行SERS光谱分析提升溯源准确度的基础上，进一步引入PCA，有效地减少了后续的分析量，效率显著提升。
污水溯源方法

[发明专利]结合灾前和灾后遥感影像信息的损毁建筑物自动识别方法-CN201911365254.2有效
发明人：慎利;乔文凡;张文俊;曹云刚 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术，其公开了一种结合灾前和灾后遥感影像信息的损毁建筑物自动识别方法，首先通过人工解译的方式制作基于FCN的灾前建筑物提取和基于CNN的灾后损毁建筑识别样本库，并对构建的FCN模型和CNN模型进行训练。利用训练好的FCN模型提取灾前影像中的建筑物，获得灾前影像建筑区域，并采用基于对象分割策略分割灾前影像建筑区域，得到灾前建筑物分割对象，最后利用训练好的CNN模型处理灾后影像得到对应灾后影像的损毁建筑物置信矩阵，用于判断每个灾前建筑物分割对象是否损毁，得到灾后损毁建筑图。
结合遥感影像信息损毁建筑物自动识别方法

[实用新型]一种混凝土骨料级配识别与调控装置-CN201921322024.3有效
发明人：雷添杰;王嘉宝;贾金生;郑璀莹;李曙光;张亚珍;宋宏权;杨会臣;岳建伟;慎利;宫阿都;吕娟;宋文龙;张炬;李世灿;李爱丽;汪洋;史婉丽;赵春;娄和震;程子懿;冯炜;万金红;刘中伟;周磊;陈强;路京选;曲伟;李翔宇;陈文晋;李明宇;李杨;程慧;黄锦涛;赵林洪;徐瑞瑞;张鹏鹏 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： B07C5/10 文献下载
摘要：本实用新型提供一种混凝土骨料级配识别与调控装置，本实用新型采用倾斜摄像机组实现了待识别骨料的骨料多角度图像的获取，充分考虑了待识别骨料的三维特性，而且本实用新型设置了喷水装置在拍摄前先对待识别骨料进行喷水除去扬尘，保证了获取的骨料多角度图像的清晰度，通过识别调控装置利用图像处理的方式，根据获骨料多角度图像确定待识别骨料中每块骨料粒径的分类结果，进一步建立待识别骨料的级配曲线，实现待识别骨料的数字化识别和监测，并根据监测结果自动调整骨料出料口的出料速度。本实用新型的装置相比于现有的人工或机械筛分法和图像分析法，提高了级配效率和精度，实现了骨料级配的数字化识别和自动化调控。
一种混凝土骨料识别调控装置

[实用新型]一种用于灾区恶劣环境的车辆识别与调度装置-CN201921321934.X有效
发明人：雷添杰;张亚珍;黄锦涛;吕娟;贾金生;郑璀莹;宫阿都;岳建伟;宋宏权;王嘉宝;李曙光;杨会臣;汪洋;周磊;陈强;娄和震;程子懿;冯炜;史婉丽;赵春;张炬;李世灿;慎利;宋文龙;万金红;刘中伟;路京选;李杨;程慧;陈文晋;李明宇;李翔宇;赵林洪;徐瑞瑞;张鹏鹏 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G08G1/017 文献下载
摘要：本实用新型提供一种用于灾区恶劣环境的车辆识别与调度装置，所述识别与调度装置包括：处理与监控终端、多个图像监控终端和多个图像转发终端；所述处理与监控终端、多个所述图像监控终端和多个所述图像转发终端采用自组网的方式无线连接；本实用新型通过多个所述图像处理终端获取交叉路口位置或人工设置位置的车辆图像信息，通过处理与监控终端、多个图像监控终端和多个图像转发终端自组网的方式，实现获取的车辆图像信息的传输，通过处理与监控终端实现了对各个位置的各个类型(医护救援车辆、抢险救灾车辆、物资运输车辆等)的车辆进行识别和统一的调度。
一种用于灾区恶劣环境车辆识别调度装置

[发明专利]服务业旱灾损失预测及评估方法-CN201910740659.3在审
发明人：雷添杰;吕娟;冯杰;张亚珍;宋文龙;秦景;苏志诚;孙洪泉;宋宏权;杨会臣;岳建伟;慎利;宫阿都;张炬;李世灿;李翔宇;李杨;程慧;黄锦涛;赵林洪;徐瑞瑞;张鹏鹏 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种服务业旱灾损失评估方法，包括：建立服务业需水预测模型；对服务业需水预测模型参数进行率定；获取服务业需水量缺水率；计算得到服务业需水量缺水率；计算得到服务业损失评估值。采用本发明可以实时高效地全面预测及评估旱灾损失，为科学减灾救灾提供急需情报，同时也为气象、水利、农业、环保和民政部门决策提供重要的科学依据。
服务业旱灾损失预测模型需水量缺水损失评估减灾评估救灾情报气象水利预测环保决策

[发明专利]工业旱灾损失预测及评估方法-CN201910740677.1在审
发明人：雷添杰;张亚珍;吕娟;冯杰;秦景;宋文龙;苏志诚;孙洪泉;宋宏权;杨会臣;岳建伟;慎利;宫阿都;张炬;李世灿;李翔宇;李杨;程慧;黄锦涛;赵林洪;徐瑞瑞;张鹏鹏 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业旱灾损失预测及评估方法，包括：建立工业需水预测模型；对工业需水预测模型参数进行率定；获取工业需水量缺水率；计算得到工业需水量缺水率；计算得到工业损失评估值。采用本发明可以实时高效地全面预测及评估旱灾损失，为科学减灾救灾提供急需情报，同时也为气象、水利、农业、环保和民政部门决策提供重要的科学依据。
旱灾损失预测模型需水量评估缺水工业损失预测减灾救灾情报气象水利环保决策

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