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[发明专利]一种基于GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法-CN202310083918.6有效
发明人：倪千尧;马泽忠;段松江;丁忆;肖禾;罗鼎;王嘉杰;吴开杰;焦欢;曾远文;钱进;刘巍;叶涛;郑中;吴国梁 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心（重庆市测绘产品质量检验测试中心）
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法，包括：通过获取制图区域范围内的河流数据、禁捕范围起止点和制图数据，对禁捕范围起止点进行矢量化，并合并获取的河流数据，得到有效河流数据，根据有效河流数据提取并简化目标河流中心线，根据禁捕范围起止点与目标河流中心线，获取对应的两条垂线，并基于两条垂线对有效河流数据进行裁剪，得到禁捕矢量范围，构建制图模板，设置地图制图参数，确定地图的分割单元，在分割单元中，结合禁捕矢量范围和制图参数，基于制图模板生成禁捕范围图示。本发明能够实现禁捕矢量范围的快速准确提取，获取精准的禁捕范围图示，简化了禁捕范围图示的生成方法，提高了工作效率。
一种基于 gis 矢量范围自动提取图示制作方法

[发明专利]一种遥感图像场景分类的自蒸馏对比学习方法-CN202210555496.3有效
发明人：李朋龙;王旭颖;罗鼎;丁忆;文力;李海峰;马泽忠;张滔;肖禾;钱进;焦欢;胡艳;曾远文;陈阳;陈俊霖 -专利权人：中南大学;重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像场景分类的自蒸馏对比学习方法，包括：由结构一样的教师网络和学生网络组成长程依赖捕获主干网络模块；获取遥感图像并将图像进行全局切片、局部切片、尺度对齐及数据增强，得到同一张图像的融入尺度信息的不同版本；将全局切片图像送入教师网络、将全局切片图像和尺度对齐后的局部切片图像共同送入学生网络进行自蒸馏对比学习；获得不同版本的图片表征，再经过softmax将表征转化为概率分布，训练网络使学生网络输出的概率分布尽量匹配教师网络输出的概率分布；采用自蒸馏的方式训练神经网络模型；输出场景分类结果。本发明不依赖标签和负样本，可捕捉RSI的全局语义信息，可学习到RSI的多尺度特征。
一种遥感图像场景分类蒸馏对比学习方法

[发明专利]面向大尺度遥感图像的多类目标快速检测方法-CN201911246128.5有效
发明人：李朋龙;丁忆;连蓉;马泽忠;李晓龙;罗鼎;肖禾;段松江;王岚;王亚林;钱进;刘朝晖;王小攀;魏文杰;谭攀;曾远文;张灿;范文武;秦成;张斌 -专利权人：中南大学;重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
申请日： 2019-12-08 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的多类目标快速检测方法，包括以下步骤：将大比例尺遥感图像进行裁剪，并通过重新缩放和旋转来增强数据；利用具有串联线性整流函数模块和Inception模块的卷积特征提取器，将所得的图像数据作为输入并输出多个级别的特征；构建多尺度目标提议网络，并利用多尺度目标提议网络将卷积特征提取器输出的特征生成类似目标区域预测框；构建基于融合特征映射的精确目标检测网络，输入带有类似目标区域预测框的图像，利用精确目标检测网络实现精确的目标检测，输出检测结果。实现了具有大尺度变化的遥感图像中的多类目标自动检测，使得对遥感图像的多目标的实时检测成为可能。
面向尺度遥感图像类目快速检测方法

[发明专利]一种基于多期稻田影像特征的水稻种植区判定方法和系统-CN202211420265.8在审
发明人：王小攀;马泽忠;丁忆;罗鼎;肖禾;连蓉;李朋龙;刘朝晖;钱进;曾远文;黄林周;李政;李宇晗;潘小旋;贾雯 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多期稻田影像特征的水稻种植区判定方法和系统，其中，方法包括：获取水稻的耕作制度和物候信息，确定水稻收割后及种植初期和/或灌浆期的至少两个特定时期，获取多期初始遥感影像并进行预处理，得到第一期遥感影像、第二期遥感影像和/或第三期遥感影像；获取水田矢量数据，对第一期遥感影像进行空间约束，结合第一期遥感影像呈现的纹理和光谱特征，判定初始水稻种植区；根据第二期遥感影像和/或第三期遥感影像呈现的光谱特征，判定水稻干扰区；基于空间叠加技术，在初始水稻种植区中剔除水稻干扰区，获取目标水稻种植区。本发明实现了在复杂山地背景下对水稻种植区的精准判定，且能够得到便于识别和管理的水稻种植区范围。
一种基于稻田影像特征水稻种植判定方法系统

[发明专利]基于局部自适应尺度集成学习的高分辨率影像分类方法-CN202111001772.3有效
发明人：汤曾伟;丁忆;肖禾;王亚林;李政;马泽忠;罗鼎;钱文进;李朋龙;刘建;范文武;曾远文;曾攀;舒文强;秦瑛歆 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部自适应尺度集成学习的高分辨率影像分类方法，包括步骤：获取工作区的样本和高分辨率遥感影像；通过不同分割尺度下影像对象平均局部同质性的变化率曲线，获取若干个优选尺度分割结果；计算不同优选尺度分割结果下每个分割对象的分类特征，构建整幅影像的覆盖特征矩阵；计算覆盖特征矩阵中各个覆盖特征对于每个像元分类时的贡献度；整幅影像的局部自适应尺度的集成学习并分割影像；构建分类器对局部自适应尺度分割结果下影像对象进行集成学习并分类。其显著效果是：巧妙的避开了在基于对象分类范式中最佳分割参数的选择问题，实现了不同尺度下分类信息的集成，提高了高分率遥感影像的地物识别精度。
基于局部自适应尺度集成学习高分辨率影像分类方法

[发明专利]一种门禁机保护装置-CN202210137457.1在审
发明人： 曾远文 -专利权人： 曾远文
申请日： 2022-02-15 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G07C9/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种门禁机保护装置，包括门禁主机，所述门禁主机外部安装有保护壳，所述保护壳下端开设有卡片入口，所述卡片入口的内壁设置有防护装置，所述保护壳在卡片入口的上方安装有检验机构，将门禁卡推入套板上的凹槽，在滑杆的作用下套板竖直向上运动，从而使斜杆竖直向上运动并离开斜槽，使设置有斜槽的固定块带动L板向右运动，并且使弹簧从拉伸的状态复位，使L板能够停止在工状槽的右侧，从而使门禁卡可以迅速从卡片入口通过，提高打卡效率，门禁卡刷完抽出后，由于套板失去门禁卡的支撑，在重力的作用下套板向下回落，斜杆进入停在工状槽右侧的固定块的斜槽内，斜杆竖直向下运动使固定块带动L板向左运动，从而封住卡片入口。
一种门禁保护装置

[发明专利]面向大尺度遥感图像的微小目标快速检测方法-CN201911243920.5在审
发明人：丁忆;李朋龙;罗鼎;张泽烈;李晓龙;肖禾;马泽忠;段松江;刘金龙;王亚林;吴凤敏;钱进;刘朝晖;曾远文;魏文杰;林熙;范文武;刘建;黄印;卢建洪 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的微小目标快速检测方法，包括步骤：利用轻量级的残差结构构建Tiny‑Net模块，并对输入的遥感图像进行特征图提取；搭建全局注意力模块；在全局注意力模块后依次连接分类器与检测器，并利用分类器检测当前输入图像块中的目标；对检测出的目标采用k‑means聚类方法得到k个尺度的先验框；使用区域提案网络得到提案区域，并采用位置敏感的ROI池化对提案区域进行池化；训练网络，并利用训练好的网络对新输入的遥感图像进行微小目标的精确检测定位。其显著效果是：实现了快速精确的检测大尺度遥感图像中的微小目标，使得对大尺度遥感图像的目标实时检测成为可能。
面向尺度遥感图像微小目标快速检测方法

[发明专利]基于离散粗糙度估计的机载激光点云数据噪声检测方法-CN201910737998.6在审
发明人：丁忆;李朋龙;连蓉;王亚林;徐永书;张泽烈;叶立志;胡翔云;胡艳;陈静;罗鼎;段松江;刘金龙;陈甲全;吴凤敏;王小攀;钱进;魏文杰;曾远文;李晓龙 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心);武汉大学
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于离散粗糙度估计的机载激光点云数据噪声检测方法，包括步骤：读取机载激光点云数据，并构建离散点云TIN模型；根据离散点云TIN模型，获取模型中各顶点的一环邻域、二环邻域；采用离散粗糙度估计算子，计算各点的离散粗糙度；计算各点的二环邻域离散粗糙度均值和二环邻域粗糙度标准差；计算各点的二环邻域高程均值和二环邻域高程标准差；标记噪声点。其显著效果是：提高了机载激光点云数据噪声检测的智能化程度，极大地提高了机载激光点云数据处理效率及后续处理精度。
机载激光点云邻域二环粗糙度估计数据噪声粗糙度标准差离散点高程检测读取数据处理效率标记噪声后续处理智能化算子构建

[发明专利]基于二进制特征分类器的建筑物提取方法-CN201710406607.3有效
发明人：胡艳;丁忆;李朋龙;徐永书;李静;罗鼎;李胜;段松江;王斌;王岚;姜紫薇;郑中;吴寒;曾远文;魏文杰 -专利权人：重庆市地理信息中心
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二进制特征分类器的建筑物提取方法，首先对原图像进行降采样，转换至LAB颜色空间，然后在LAB颜色空间之下实施SLIC超分割获得交叉点，利用二进制特征分类器对交叉点进行二分类获得建筑物交叉点和非建筑物交叉点，从而获得建筑物区域；之后将提取出的建筑物区域图像转换至LAB颜色空间，然后在LAB颜色空间之下实施SLIC超分割获得新交叉点，利用二进制特征分类器对新交叉点进行三分类，获得建筑物内部点、建筑物边缘点和非建筑物点，从而得到建筑物轮廓。其显著效果是：实现了建筑物轮廓的快速准确提取；与传统方法相比，本发明精度更高、速度更快且算法过程无交互。
二进制特征分类器建筑物轮廓建筑物区域建筑物提取非建筑物建筑物边缘建筑物内部算法过程图像转换二分类降采样三分类原图像分割建筑物转换

[发明专利]基于GPU并行计算的无人机影像拉花区域自动探测方法-CN201810126064.4有效
发明人：李朋龙;胡艳;张泽烈;徐永书;丁忆;李静;罗鼎;段松江;吴凤敏;李晓龙;刘朝晖;谭攀;魏文杰;曾远文;王亚林;陈晓飞;张士勇;唐辉 -专利权人：重庆市地理信息中心
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GPU并行计算的无人机影像拉花区域自动探测方法，包括CPU端加载原始无人机影像、影像内方位元素、外方位元素和数字高程模型DEM，并根据中心投影构像方程计算正射纠正后正射影像的大小和范围；CPU端创建GPU线程格网、开辟相应的显存，并拷入数据；GPU端按线程格网从纠正后影像像素反算其对应原始影像上的像素坐标；GPU端进行拉花像素判断；GPU端按线程格网对探测结果二值图像进行图像腐蚀和图像膨胀处理；CPU端将拉花检测后的二值图像结果从GPU全局存储器拷到内存，并将二值图像矢量化，获得拉花变形区域矢量数据等步骤。其显著效果是：实现了无人机单片正射影像中拉花变形区域探测的自动化，极大提高了无人机单片正射影像拉花区域探测效率。
拉花二值图像正射影像影像格网线程变形区域并行计算自动探测单片数字高程模型内方位元素全局存储器外方位元素方程计算膨胀处理区域探测矢量数据探测结果图像腐蚀像素判断像素坐标影像像素原始影像中心投影矢量化反算加载纠正显存内存探测自动化图像检测创建

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