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[发明专利]基于MCL和光谱差异度量的高光谱影像波段选择方法-CN202210416274.3有效
发明人：张滔;丁忆;李晓龙;敖影;文力;罗鼎;马泽忠;李朋龙;胡艳;肖禾;刘亦凡;黄印;陈晓飞;卢建洪;吕帅 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MCL和光谱差异度量的高光谱影像波段选择方法，通过计算波段间的相关系数，构建波段间相关性的邻接矩阵，运用马尔可夫聚类自适应地将波段划分为多个聚簇，并基于聚类结果，设计目标类别监督下的波段差异性度量准则，选择出适于目标地物提取的波段集，最后利用监督分类算法，依据训练样本和测试样本确定最优波段数，实现目标地物的最高精度提取。其显著效果是：充分运用波段间邻近相关性和波段索引距离信息，并且考虑了噪声较大波段和坏道零值波段对聚类的影响，提高了波段聚簇划分的准确性和合理性，实现了选择最优波段和目标地物精准识别，具有解决实际问题的优势。
基于 mcl 光谱差异度量影像波段选择方法

[发明专利]基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法-CN202210540282.9有效
发明人：丁忆;敖影;罗鼎;胡艳;李朋龙;马泽忠;李晓龙;肖禾;刘金龙;段松江;王小攀;连蓉;李晓;曾攀;殷明 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域定位和局部特征匹配的楼顶加盖违建识别方法，包括利用已有的建筑物基底矢量数据，对建筑物进行编码，并在前后两期影像上分别定位同一建筑物的楼顶区域；对定位的两期影像同一建筑物楼顶区域进行局部特征提取；基于提取的特征信息，分别构建前后期正射影像建筑物顶部区域特征向量，并计算两个特征向量之间的相似性测度；将计算得出的相似性测度作为变化阈值，提取出变化的建筑物楼顶区域，识别出楼顶加盖型违法建筑影像等步骤。其显著效果是：能够精确检测屋顶加盖型违法建筑，为该类违法建筑的行政执法提供了有力支撑。
基于区域定位局部特征匹配楼顶加盖识别方法

[发明专利]一种基于神经网络自动构建的影像数据压缩方法-CN202211476822.8有效
发明人：文力;李朋龙;敖影;丁忆;张滔;罗鼎;马泽忠;张孝成;肖禾;李晓龙;胡艳;张灿;刘亦凡;范文武;吕帅 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络自动构建的影像数据压缩方法，包括步骤：待压缩影像数据预处理；初始化神经网络种群；神经网络种群的迭代训练与更新；神经网络种群演化；导出数据完成压缩。其显著效果是：通过神经网络对影像数据进行编码和重建，将影像数据压缩存储至神经网络的参数中，大幅减少了数据占用的存储空间；具有更强的通用性和易用性，能够用于压缩各种类型、不同规模、不同复杂度的影像数据集。
一种基于神经网络自动构建影像数据压缩方法

[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]一种递归残差双注意力核点卷积网络的机载LiDAR城市点云语义分割方法与系统-CN202211639217.8在审
发明人：罗甫林;曾涛;舒文强;郭坦;马泽忠;罗鼎;李朋龙 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种递归残差双注意力核点卷积网络的机载LiDAR城市点云语义分割方法与系统，属于计算机视觉技术领域，该方法包括以下步骤：S1：获取目标区域点云；S2：对获取的目标区域点云进行预处理，获得训练样本数据和测试样本数据；S3：将带标记的训练样本输入递归残差双注意力核点卷积网络进行训练；S4：训练完成后对测试样本进行语义分割并获得结果。本发明所述方法和系统的性能优于其他的机载LiDAR城市点云语义分割方法，本方法和系统可以更好地获得和分析机载LiDAR城市点云，并且在分割类别非平衡点云方面比其他方法具有优势。
一种递归残差双注意力卷积网络机载 lidar 城市语义分割方法系统

[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]高光谱和高分影像深度特征融合的西南山区耕地提取方法-CN202211368443.7在审
发明人：张滔;李朋龙;马泽忠;文力;敖影;罗鼎;丁忆;张孝成;余淮江;李晓龙;王小攀;刘亦凡;蒋雪;舒文强;袁月 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱和高分影像深度特征融合的西南山区耕地提取方法，包括步骤：制作训练样本集；构建高光谱影像和高分影像协同双输入单输出语义分割卷积神经网络；输入所述训练样本集对高光谱影像和高分影像协同双输入单输出语义分割卷积神经网络进行训练；采用训练后的高光谱影像和高分影像协同双输入单输出语义分割卷积神经网络模型对待识别测试区影像进行处理，获得耕地提取结果。其显著效果是：设计了高光谱影像和高分影像协同的双输入单输出卷积神经网络，综合利用了高分辨率影像的空间结构特征和高光谱影像的光谱特征，实现了对西南山地区域耕地的精准提取，显著提高了目标提取精度。
光谱高分影像深度特征融合西南山区耕地提取方法

[实用新型]一种矿车摄像头车载多频超声波清洗装置-CN202222928009.1有效
发明人： 李朋龙;孙卓;刘鹏菲;杜昌颖;杨静琪;苏晓童;赵云晓;李昌硕;高岩飞;陈蕊蕊 -专利权人：山东交通学院
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： H04N23/51 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种矿车摄像头车载多频超声波清洗装置。该装置包括镜头适配隔离装置和超声波密封清洗装置；其中，镜头适配隔离装置的两个固定支架与车身固定连接；相机适配孔与相机固定连接，并由相机适配孔密封圈密封；透明玻璃与镜头适配隔离装置密封粘接；镜头适配隔离装置和超声波密封清洗装置螺纹连接，并由超声波密封清洗装置密封圈密封；超声波密封清洗装置的三个超声波清洗组件分别与其中三个安装孔螺纹连接。本实用新型能够对矿车车载摄像头提供更彻底、精细的清洗与全方位的保护，具有更好的实际使用效果。
一种矿车摄像头车载超声波清洗装置

[实用新型]一种矿车摄像头自动循环水多频超声波清洗装置-CN202222934184.1有效
发明人：刘鹏菲;孙卓;李朋龙;杜昌颖;杨静琪;苏晓童;赵云晓;王志诚;陈蕊蕊;高岩飞 -专利权人：山东交通学院
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： B60S1/56 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种矿车摄像头自动循环水多频超声波清洗装置。该装置包括镜头适配隔离装置、超声波密封清洗装置、水循环装置。其中，超声波密封清洗装置中的清洗壳体通过铰接活动件与电机相连，通过铰接固定件与车身相连，并使用电机完成装卸程序；水循环装置的储水箱固定在车身另一处。水循环装置通过进水管和出水管与超声波密封清洗装置连接。本实用新型提供了一种可自动实现清洗液密封、清洗液循环补充的矿车摄像头清洗装置，能够彻底精细清洗各种污渍，保护摄像头，从而满足各类复杂条件下的适应性要求。
一种矿车摄像头自动循环水多频超声波清洗装置

[实用新型]车辆的货箱及具有该货箱的皮卡-CN202221837881.9有效
发明人：张献洋;李朋龙;李平;张静涛;胡兵;朱青 -专利权人：奇瑞汽车股份有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： B62D33/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种车辆的货箱及具有该货箱的皮卡。该货箱包括：货箱本体，所述货箱本体包括载货空间以及具有遮蔽空间的货箱侧壁，所述货箱侧壁位于所述载货空间的左右两侧；遮蔽装置，所述遮蔽装置包括遮蔽帘，所述遮蔽帘具有收纳在所述遮蔽空间内的收纳状态以及用于至少部分地遮蔽所述载货空间的使用状态。根据本实用新型的车辆的货箱，通过设置具有收纳状态和使用状态的遮蔽帘，使得该货箱能够由开放式变为遮蔽式，实现货箱的多样性变化，提升车辆竞争性，同时，遮蔽空间可以在不需要遮蔽载货空间时将遮蔽帘隐藏，使得货箱较为整洁。
车辆货箱具有

[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像中的露天矿场检测方法-CN202011204160.X有效
发明人：朱智勤;罗柳;李嫄源;李鹏华;李朋龙;丁忆 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的遥感图像中的露天矿场检测方法，属于目标检测领域。基于Mask R‑CNN网络，在此网络上设计了基于混合注意力的区域生成网络MA‑RPN和基于扩展的特征金字塔网络ET‑FPN，MA‑RPN引入了混合注意力机制，在区域生成网络中添加注意力模块，通过注意力掩码将图片中露天矿场的关键特征标识出来，从而帮助模型学习到需要关注的露天矿场区域；ET‑FPN具有专门用于露天矿场检测的金字塔层，用以提取遥感图像中露天矿场的信息，扩展的特征金字塔层反馈到后续的检测器进一步进行定位和分类。本发明能够在遥感图像中实现露天矿场的检测。
一种基于深度学习遥感图像中的露天矿场检测方法

[发明专利]基于增强学习与特征变换的遥感图像乡村别墅识别方法-CN202110510217.7有效
发明人：丁忆;李朋龙;罗鼎;万平;李晓龙;马泽忠;朱智勤;肖禾;陈静;段松江;钱文进;姜紫薇;王小攀;郑中;陈培恩 -专利权人：重庆市地理信息和遥感应用中心
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增强学习与特征变换的遥感图像乡村别墅识别方法，包括步骤：对样本集中的遥感影像进行处理，制作训练样本；搭建乡村别墅识别与提取网络模型；将训练样本输入所述乡村别墅识别与提取网络模型，得到训练后的识别与提取网络模型；将待识别的遥感影像输入训练后的识别与提取网络模型，并将其输出的数据与待识别的遥感影像进行叠加，获得乡村别墅识别与提取结果。其显著效果是：将深度特征提取、特征金字塔网络、编码—解码转换机制、目标候选区生成、目标检测与分割过程都融入到一个端到端的深度网络模型中，对于遥感图像乡村别墅识别与提取，具有良好的识别与提取效果。
基于增强学习特征变换遥感图像乡村别墅识别方法

[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]面向移动设备拍摄的遥感图像坐标匹配方法-CN202110807186.1有效
发明人：朱智勤;钟成燕;李嫄源;李朋龙;丁忆 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向移动设备拍摄的遥感图像坐标匹配方法，属于移动设备拍摄图像匹配领域，将原始尺寸的图像块与其尺度缩放后的所有图像块都送入遥感底图进行滑动匹配，由此获得不同尺度下的相似度矩阵。从每个相似度矩阵中获取最大相似度得分，该得分对应的位置为该尺度下的坐标位置定位。由此获得不同尺度下，相似性得分与位置坐标的一一对应关系。将相似度得分按照图像块尺度从小到大的顺序排列，从中选取任意一个相似度得分，基于邻域加权方式为其分配一个权重，生成该尺度下新的最终相似度得分。选取更新后的不同尺度下最大相似度得分为最终的坐标位置定位。本发明减少了图像匹配定位的误差，提升了找到底图中正确匹配位置的准确性。
面向移动设备拍摄遥感图像坐标匹配方法

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