检索结果-内蒙古大学图书馆

煤炭技术 2025年第3期44卷 183-187页

作者：郑增荣刘斌肖星星王军刘生强赵宏飞神木市能源局陕西神木719300 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京102616 神木市信息产业发展集团有限公司陕西神木719300

基于GNSS自动化对地观测技术的高精度长时序三维形变信息,传统深度学习建模思路多采用单一数据输入形式,割裂了三维形变的关联性。基于孪生神经网络进行优化,构建了适用于矿区形变预测的三输入网络结构,使用历史GNSS形变数据进行训练,... 详细信息

基于GNSS自动化对地观测技术的高精度长时序三维形变信息,传统深度学习建模思路多采用单一数据输入形式,割裂了三维形变的关联性。基于孪生神经网络进行优化,构建了适用于矿区形变预测的三输入网络结构,使用历史GNSS形变数据进行训练,孪生网络通过共享的LSTM层捕捉时间序列的动态特征,并通过全连接层提取高级特征。模型采用Adam优化器、梯度裁剪、分段常数学习率调度策略等优化技术,结合滑动窗口方法进行训练和测试。实验结果表明,孪生网络模型在MCORS01和MCORS02站点的h、x、y这3个方向上的预测精度,显著优于多输入LSTM和单输入LSTM模型,E_(RMS)值降低了约90%以上。通过对比实验验证了孪生网络模型在地表三维形变预测中的优秀性能,该模型具有较高的预测准确性和泛化能力,能够为矿区GNSS短期形变预测提供更为精准和可靠的解决方案。

关键词：孪生神经网络三维形变 GNSS LSTM

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全局和局部特征融合的室内场景点云补全网络

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测绘科学 2025年第3期 75-84页

作者：黄明李昊辰北京建筑大学测绘与城市空间信息学院代表性建筑与古建筑数据库教育部工程研究中心

针对室内扫描中因遮挡导致的点云数据缺失问题，提出了基于全局和局部特征融合的室内场景点云补全网络。该网络以不完整的点云数据作为编码器的输入，通过两个分支分别提取全局和局部特征，并将这两种特征融合，形成点云的整体特征。在... 详细信息

针对室内扫描中因遮挡导致的点云数据缺失问题，提出了基于全局和局部特征融合的室内场景点云补全网络。该网络以不完整的点云数据作为编码器的输入，通过两个分支分别提取全局和局部特征，并将这两种特征融合，形成点云的整体特征。在解码器中通过两次折叠操作，生成初步点云模型。然后，将此初步模型与原始输入点云进行融合，并通过最远点采样技术，得到完整的点云数据。实验结果显示，该网络在室内场景中能有效补全缺失的结构形状，实现室内场景缺失点云的补全。与现有网络相比，在点云修复误差、点云分布均匀性方面表现更优，其平均倒角距离降低了6.19%～47.04%,平均地面移动距离降低了12.72%～40.18%,平均F1分数(F1-Score)提升了1.38%～22.45%,且对不同程度的数据缺失具有较好的鲁棒性。

关键词：室内场景特征融合点云补全点云融合

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顾及路网与轨迹多模特征的导航属性关联关系分析

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测绘通报 2025年第4期 120-126页

作者：张彩丽向隆刚李雅丽周雨石刘珍鲁春阳河南城建学院测绘与城市空间信息学院河南平顶山467000 武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室湖北武汉430000 沈阳建筑大学交通与测绘工程学院辽宁沈阳110000 云南省建设投资控股集团有限公司云南昆明650000

道路网的几何和拓扑信息固然重要,但缺乏道路等级、车道数和限速等导航属性信息将严重制约路径规划、车辆导航、位置服务等道路网核心应用的实施。本文在道路网静态结构特征基础上,顾及轨迹数据动态连接特征,以分层、渐进的方式探索道... 详细信息

道路网的几何和拓扑信息固然重要,但缺乏道路等级、车道数和限速等导航属性信息将严重制约路径规划、车辆导航、位置服务等道路网核心应用的实施。本文在道路网静态结构特征基础上,顾及轨迹数据动态连接特征,以分层、渐进的方式探索道路段等级、限速及车道数之间的关联关系,挖掘了一些潜在的道路等级、车道数和限速的分类方法。首先,对轨迹和路网进行了预处理,实现轨迹点与路段之间的连接;然后,以路段为分析单元,设计路网和轨迹的多元多阶特征;最后,分析总结可能的道路等级、车道数和限速分层递进识别方法。以武汉和西安为例的试验结果表明,本文的探索具有一定的参考价值。

关键词：智能交通众源轨迹数据多模特征融合导航属性信息层级关系道路邻接信息

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高空间分辨率遥感影像填海造地识别方法研究

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地理空间信息 2025年第1期23卷 85-89页

作者：陈筱佑巫建伟宁小禾王梦辰刘建华北京建筑大学移动地理空间大数据云服务创新团队测绘与城市空间信息学院北京100044 自然资源部第三海洋研究所福建厦门361001 城市空间信息工程北京市重点实验室北京市测绘设计研究院北京100038

以空间分辨率为0.54 m的沿海地区卫星遥感影像为数据源,根据填海造地地块时序化监管的几何与光谱特征分析结果将其分类为围而未填、填而未用、已填已用(有建筑设施) 3种类型,构建与海岸线填海造地影像目标类型适配的谱系化深度学习特征... 详细信息

以空间分辨率为0.54 m的沿海地区卫星遥感影像为数据源,根据填海造地地块时序化监管的几何与光谱特征分析结果将其分类为围而未填、填而未用、已填已用(有建筑设施) 3种类型,构建与海岸线填海造地影像目标类型适配的谱系化深度学习特征样本库;再利用训练的多尺度粒度实例分割网络模型(MS-CNN)对该类地块进行识别,同时对比2012—2022年3个局部区域的变化影像图,以分析填海造地不同时期的识别效果。结果表明,MS-CNN能较好地识别填海造地,地块识别结果精确率为93.26%,召回率为91.73%,F1-score为92.5%,提高了填海地块全局和局部尺度粒度的特征表达能力,改善了光谱异质性高等因素导致的多尺度共生目标错漏检问题,为填海造地识别监测提供了一种准确可行的方法。

关键词：填海造地沿海地区深度学习高分辨率遥感影像多尺度识别

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非差模糊度固定北斗三号实时滤波精密定轨

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武汉大学学报（信息科学版） 2023年第7期48卷 1223-1231页

作者：匡开发杨宇晨温芳瑩陈铮韩厚增王坚北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京102616

模糊度固定是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高精度数据处理的关键。不同于传统的双差模糊度固定,非差模糊度固定无需构建双差模糊度,更为简单高效。将非差模糊度固定引入北斗三号全球卫星导航系统(BeiDou-... 详细信息

模糊度固定是全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)高精度数据处理的关键。不同于传统的双差模糊度固定,非差模糊度固定无需构建双差模糊度,更为简单高效。将非差模糊度固定引入北斗三号全球卫星导航系统(BeiDou-3 globalnavigation satellite system,BDS-3)中地球轨道卫星实时滤波定轨,分析非差模糊度固定对实时滤波轨道收敛速度及精度的影响。利用国际GNSS服务组织全球测站网观测数据进行实时滤波精密定轨实验,以德国地学研究中心的事后快速轨道为参考评定精度。结果表明:非差模糊度固定对收敛速度影响很小,但可以有效提升轨道切向、法向精度;相比浮点解轨道,固定解轨道径向、切向、法向精度分别提高1.0%、18.5%、19.5%,误差均方根分别达到6.0、7.4、6.2cm;受切向、法向影响,中国空间技术研究院类型卫星轨道精度优于上海微小卫星工程中心类型卫星轨道;顾及窄巷固定率与轨道精度的相关性,窄巷固定率可以作为实时轨道质量的重要指标之一。实时滤波轨道精度的进一步提升有赖于BDS-3数据处理模型的持续精化。

关键词：非差模糊度固定实时滤波定轨 BDS-3 精密定轨

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利用卷积神经网络识别交通指数时间序列模式

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武汉大学学报（信息科学版） 2020年第12期45卷 1981-1988页

作者：卢剑张学东张健钦郭小刚张悦颖北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044

城市交通时间序列模式识别主要基于距离计算和特征提取两种方法,但前者结果受到时间序列非线性特征的影响,后者难以提取多时间段Shapelet子序列。为准确识别城市交通指数数据模式,提出了基于卷积神经网络对交通时间序列数据进行模式识... 详细信息

城市交通时间序列模式识别主要基于距离计算和特征提取两种方法,但前者结果受到时间序列非线性特征的影响,后者难以提取多时间段Shapelet子序列。为准确识别城市交通指数数据模式,提出了基于卷积神经网络对交通时间序列数据进行模式识别的方法。首先将时间序列数据预处理成N维矩阵,确定神经网络模型的输入数据;然后通过反复训练特征网络提取输入层的特征信息,确定交通指数的模式类型;最后利用Softmax分类器进行模式分类,实现交通指数类别划分。实验以2016—2018年北京市全市交通指数时间序列模式识别为例,对比发现,该方法能更准确地将交通指数时间序列数据划分为符合真实情况的5类模式。该方法对时间序列数据模式识别更准确,适合呈现时间阶段性变化的数据间相关性研究和模式发现。

关键词：交通指数卷积神经网络时间序列数据模式识别层次聚类

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一种抗遮掩的卫星视频目标跟踪算法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第9期49卷 1586-1596页

作者：吕京国白颖奇王琛北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044

卫星视频中的目标极易受到背景遮挡与淹没,造成外观特征匮乏,最终导致跟踪失败。以全卷积孪生网络为基础,提出一种抗遮掩的卫星视频目标跟踪算法,解决不同遮掩程度下运动目标的跟踪丢失问题。目标轻度遮掩时,以模板更新网络得到的前向... 详细信息

卫星视频中的目标极易受到背景遮挡与淹没,造成外观特征匮乏,最终导致跟踪失败。以全卷积孪生网络为基础,提出一种抗遮掩的卫星视频目标跟踪算法,解决不同遮掩程度下运动目标的跟踪丢失问题。目标轻度遮掩时,以模板更新网络得到的前向结果作为当前帧的跟踪结果,并将前向结果设为新的前向模板,获取运动目标的变化特征。目标重度遮掩时,首先,将前向结果设为新的后向模板,利用后向模板对上一帧影像中的目标进行再次跟踪;然后,采用空间位置预测模块获取目标的历史轨迹特征,得到轨迹结果;最后,以再次跟踪得到的双向验证误差为依据,将前向结果和轨迹结果相结合,得到当前帧的跟踪结果。以吉林一号卫星视频数据为例,利用典型运动目标进行算法验证。结果表明,所提算法可以在目标遮掩时提供较为准确的跟踪结果,跟踪精确率与成功率分别达到76.2%和78.9%,算法跟踪速度为33帧/s。所提算法可以实现遮掩情况下运动目标的持续跟踪与监测,实际应用中能够有效提高智能交通、防灾救灾、战时监控等方面的应急处理能力。

关键词：卫星视频数据目标跟踪遮掩变化特征双向验证误差

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一种基于改进U-Net算法的建筑垃圾堆放检测与识别方法

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测绘通报 2025年第3期 161-167页

作者：邹伟林周文张永利高思岩王普亮正元地理信息集团股份有限公司北京101300 北京市智慧管网安全评价及运营监管工程技术研究中心北京101300 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京102616

当前我国在实际生产建设中产生的建筑垃圾体量大且成分复杂,若未经妥善处理,部分成分会与周围环境发生反应造成健康隐患,导致的后果难以估量。此外,在“无废城市”建设政策的要求下,建筑垃圾成为当前解决环境问题的重要议题。本文在自... 详细信息

当前我国在实际生产建设中产生的建筑垃圾体量大且成分复杂,若未经妥善处理,部分成分会与周围环境发生反应造成健康隐患,导致的后果难以估量。此外,在“无废城市”建设政策的要求下,建筑垃圾成为当前解决环境问题的重要议题。本文在自主采集的建筑垃圾数据集的基础上,提出了一种U-Net算法改进模型。该模型依托于原始U-Net网络,将主干网络引入ResNet残差网络、小波变换和注意力机制模块,不但有效解决了原始模型出现的梯度消失、边缘特征模糊等问题,还在mIoU、mPA、F1分数等性能指标上,与其他模型相比有较大的提升,且模型的整体性能较平稳,可成功且高效地完成建筑垃圾堆放识别与检测任务。以河南省平顶山市卫东区下辖街道作为试验区域进行应用验证,结果表明,该识别检测模型可有效识别检测出建筑垃圾的覆盖范围,且精度达到实际应用要求,可为实现建筑垃圾管理与处置提供重要的决策支持。

关键词：建筑垃圾 U-Net算法模型优化识别检测建筑垃圾管理

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实景三维赋能低空经济的基本思路与重点任务

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时空信息学报 2025年第1期32卷 1-10页

作者：陈军高崟郭辰阳汤锦辉廖小罕蒋捷张姗琪刘万增莫干山地信实验室湖州313299 国家基础地理信息中心北京100830 国家低空经济融合创新研究中心北京100083 空中交通管理系统全国重点实验室南京211106 中国科学院地理与资源研究所北京100101 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京102627 南京大学建筑与城市规划学院南京210008

开发利用低空空域,实现人类活动低空化、交通方式立体化,是低空经济的发展目标。其依托低空空间资源,具有显著的“空–地”协同特征,需将低空三维空域数字化,在三维空间研判,走数智化管控之路。当前国家正大力推进实景三维中国建设,可... 详细信息

开发利用低空空域,实现人类活动低空化、交通方式立体化,是低空经济的发展目标。其依托低空空间资源,具有显著的“空–地”协同特征,需将低空三维空域数字化,在三维空间研判,走数智化管控之路。当前国家正大力推进实景三维中国建设,可为之提供可靠的三维空间数据框架,但也面临着若干特殊需求与挑战。针对这一热点问题,本文着重介绍实景三维赋能低空经济的基本思路,包括将低空要素数字化、打造低空数据空间、三维空间数据研判;继而提出实景三维赋能低空经济的近期重点任务,包括开展低空“天路”建设、发展低空三维导航、打造低空数字底座、推动低空专项国土空间规划等。今后还应加强统筹规划,推进科技创新,拓展应用场景,加快试点示范,促进跨界融合,支撑和推动低空经济的高质量可持续发展。

关键词：实景三维低空经济低空数据空间低空“天路” 三维导航数字底座低空专项规划

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高分辨率遥感影像DSM的改进半全局匹配生成方法

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测绘学报 2018年第10期47卷 1372-1384页

作者：杨幸彬吕京国江珊张丹璐北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044 城市空间信息工程北京市重点实验室北京100044

提出一种基于改进半全局匹配算法的高分辨率遥感影像数字表面模型(digital surface model,DSM)生成方法。首先利用影像间连接点几何约束关系对有理函数模型进行系统误差补偿,在补偿模型的基础上对影像进行分块,利用投影轨迹法逐块得到... 详细信息

提出一种基于改进半全局匹配算法的高分辨率遥感影像数字表面模型(digital surface model,DSM)生成方法。首先利用影像间连接点几何约束关系对有理函数模型进行系统误差补偿,在补偿模型的基础上对影像进行分块,利用投影轨迹法逐块得到核线影像对;在密集匹配阶段,对影像建立金字塔后逐层进行半全局匹配,匹配过程中引入顾及影像纹理信息的视差图膨胀腐蚀算法约束每一层视差搜索范围,增加了视差图边缘处的有效像素数,同时减少了算法所需的内存开销和计算时间;在视差图后处理阶段,利用加权中值滤波算法保护了视差图的边缘信息;最后基于前方交会获取DSM。选取WorldView 3和资源三号立体影像进行试验,结果表明,本文方法获取的DSM精度在高程方向上接近于1.5倍GSD,并且较好地保持了地物的边缘特性,在计算效率和内存开销方面也具有较好的平衡。

关键词：高分辨率遥感影像有理函数模型投影轨迹半全局匹配数字表面模型

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