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北京工业大学林绍福获国家专利权

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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于RDSA-DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117078925B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310929948.4,技术领域涉及:G06V10/26;该发明授权一种基于RDSA-DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法是由林绍福;黄磊;刘希亮设计研发完成,并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于RDSA-DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于RDSA‑DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法,获取GF‑2遥感数据,对数据进行存储、配准、切割和标注等预处理,基于RDSA‑DeepLabV3+网络对建筑物和建筑垃圾消纳场数据集进行分割,构建语义分割模型。其次,利用分割模型对同一区域不同时间的数据进行分割,针对研究区域连续两年的遥感影像检测出工程渣土体积变化计算出工程渣土产量,对比连续两年研究区域建筑物的变化,得出新增或减少的建筑面积,进一步计算出工程垃圾和拆除垃圾。由上述三个指标可以精确测算城市建筑垃圾的年产量。利用本发明可以实现对城市建筑物面积的精算,有效掌握城市建筑物的变化情况,对促进城市建筑垃圾智能监管及城市资源的合理调度具有重要意义。

本发明授权一种基于RDSA-DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法在权利要求书中公布了:1.一种基于RDSA-DeepLabV3+网络的建筑垃圾年产量精算方法,其特征在于步骤如下: 步骤1获取连续两年同一区域不同时间的GF-2遥感影像数据,对数据进行存储和预处理,写入区域建筑物空间信息,将二者地理配置,并标注建筑物和建筑垃圾消纳场,构建建筑垃圾精算样本数据库; 步骤2构建基于GF-2遥感影像多尺度建筑物和建筑垃圾消纳场提取的RDSA-DeepLabV3+网络编码结构,获得多尺度的高级特征图aux,多尺度特征提取网络RDSA-DeepLabV3+的编码结构包括骨干网络模块、改进的ASPP模块、双注意力机制DAMM、特征输出模块; 所述骨干网络模块为ResNet101网络,采用残差结构,包括四个卷积组以及一个池化层,以进行特征提取; 所述改进的ASPP模块包括一个卷积、三个的深度可分离空洞卷积扩大感受 野,膨胀率分别为6,12,18以及一个全局池化操作; 引入由位置注意力和通道注意力组成的双注意力机制DAMM,与改进的ASPP并联; 所述特征输出模块包括一个1×1卷积,将通过改进的ASPP模块输出的特征图进行1×1卷积操作,得到特征提取后输出的高级特征图; 步骤3构建多尺度建筑物和建筑垃圾消纳场提取网络RDSA-DeepLabV3+的解码结构,得到最终识别结果;所述的解码结构包括上采样模块、特征融合模块; 所述上采样模块包括对解码阶段生成的高级特征图进行4倍上采样操作,以及对特征融合后的特征图进行两次2倍上采样操作; 所述特征融合模块将经过ResNet101的中层特征图与经过4倍上采样后的解码阶段输出的高级特征图进行融合,然后通过3×3卷积以及2倍上采样后与ResNet101的浅层特征图相融合,最后经过3×3卷积以及2倍上采样得到建筑物和建筑垃圾消纳场识别结果; 步骤4,基于编码-解码结构的RDSA-DeepLabV3+网络对具有空间信息的样本数据集进行训练,构建建筑物和建筑垃圾消纳场分割模型; 步骤5,基于步骤4中建筑物分割模型对整个区域遥感影像数据集进行分割,存储整个区域建筑物分割预测结果; 步骤6,基于步骤4中建筑垃圾消纳场分割模型对工程渣土进行分割,存储工程渣土分割预测结果; 步骤7根据卫星空间分辨率可知遥感影像每个像素点的面积,基于5、6分割预测结果中建筑物和工程渣土的像素点个数分别计算出区域两年的建筑物和工程渣土面积,从而得出建筑物面积变化量和工程渣土面积变化量; 步骤8利用GF-7卫星图像的三维特征,建立同一时间研究区域的数字表面模型DSM和数字仰角模型DEM,得到归一化数字表明模型nDSM,nDSM中的每个像素都记录了对象相对于地面的高度信息,计算出工程渣土体积变化量; 步骤9通过建筑垃圾计算标准文件,建立建筑垃圾计算模型,由步骤7中建筑物面积变化量得出工程垃圾、拆除垃圾产量,由步骤8中工程渣土体积变化量得出工程渣土产量,由上述工程垃圾、拆除垃圾产量以及工程渣土产量三个指标精确测算城市建筑垃圾的年产量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京工业大学,其通讯地址为:100024 北京市朝阳区平乐园100号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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