解斐斐
- 作品数：30 被引量：141H指数：6
- 供职机构：山东科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划山东省高等学校科技计划项目更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 一种高分辨率遥感影像轮廓多级正则化方法、系统及应用
- 本发明属于建筑物遥感影像识别技术领域，公开了一种高分辨率遥感影像轮廓多级正则化方法、系统及应用。该方法包括根据分割结果获得近似建筑区域，基于主方向构建符合建筑物形状的最优外接矩形，联合Hausdorff距离算法对轮廓进行...
- 解斐斐顾宇超孙林霍志玲张志鹏陈锦鹏葛帅易明哲张金瑞
- 一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法
- 本发明涉及一种基于倾斜摄影技术的建筑物纹理优化方法，具体步骤如下：第一步：建筑物立面纹理模糊消除；第二步：建筑物纹理影像主色调匹配。本发明的有益效果是：(1)针对建筑物立面纹理影像模糊现象以及单个建筑物各面色彩斑驳问题，...
- 解斐斐林宗坚苏国中郭金运王东东独知行陈传法刘智敏郭英孔巧丽郭斌
- 宽角相机低空航测的精度分析被引量：17
- 2014年
- 首先从理论上对低空航测精度与相机像场角的关系进行定量分析,得出低空航测应尽可能使用宽角相机的结论;接着指明了单镜头相机扩大像场角的局限和现有市场上的组合宽角相机因重量过大而不适用于低空轻荷载无人机的不足,阐述了笔者研制的具有自检校自稳定功能的组合宽角低空轻小型相机的特点,尤其是实现组合成像静态误差和动态误差自检校的技术原理;针对大比例尺测图的实践,提出通过宽角相机大重叠航空摄影提高低空航测精度的技术建议;最后用典型工程生产数据验证了上述理论分析的正确性。
- 林宗坚解斐斐苏国中
- 关键词：自检校
- 新工科背景下遥感专业创新人才培养模式改革被引量：2
- 2023年
- 在新工科建设背景下,针对学生培养中存在的综合能力不强、创新意识不足等问题,对遥感科学与技术专业的人才培养进行一系列的综合改革。分析遥感类人才培养中存在的一些与新工科发展不相适应的问题,给出具体的解决方案与途径,构建了“线上学习+精讲课堂+翻转课堂+实践教学+课下创新训练”五维度交叉融合的教学模式,完善专业导师负责制下的“实践教学+网上实践教学案例库+科研项目+企业培训+创新大赛”的育人模式。通过创新人才培养模式的实施,提高了学生的实践动手能力和科技创新意识,学生的综合素质得到显著提升。
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- 一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法
- 本发明一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法，具体的步骤如下：第一步：建筑物轮廓线与影像自动配准；第二步：基于多视影像直线匹配的建筑物轮廓线与影像半自动配准；第三步：建筑物立面纹理提取；第四步：建筑物立面纹理几何...
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- 文献传递
- 单频GNSS相位稳定性监测的高频逐历元相位差方法
- 本发明公开了一种单频GNSS相位稳定性监测的高频逐历元相位差方法，在测站点上利用单频GNSS接收机进行高频观测，计算相邻历元的相位差，利用最小二乘方法，计算连续历元下相邻历元间隔内的测站三维(NEU)坐标改正数时间序列，...
- 郭金运沈毅王建波刘智敏董正华于红娟孔巧丽解斐斐
- 一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法
- 本发明一种基于UAV低空航测系统的建筑物纹理提取方法，具体的步骤如下：第一步：建筑物轮廓线与影像自动配准；第二步：基于多视影像直线匹配的建筑物轮廓线与影像半自动配准；第三步：建筑物立面纹理提取；第四步：建筑物立面纹理几何...
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- 基于单位四元数的数码相机检校被引量：3
- 2009年
- 相机检校是航测工作中的基本组成部分,尤其在使用普通数码相机进行测量工作时,检校工作更为重要。本文将单位四元数引入共线方程进行空间后方交会,用单位四元数替代欧拉角,避免了三角函数运算的复杂性,也避免了三角函数存在奇异性的问题,同时也使得相机检校功能得到了扩展,在地面坐标与像空间坐标存在大旋转角的情况下,亦能正确地解决出相机内方位和畸变参数。
- 彭晓东林宗坚解斐斐
- 关键词：四元数相机检校后方交会
- 单频GNSS相位稳定性监测的高频逐历元相位差方法
- 本发明公开了一种单频GNSS相位稳定性监测的高频逐历元相位差方法，在测站点上利用单频GNSS接收机进行高频观测，计算相邻历元的相位差，利用最小二乘方法，计算连续历元下相邻历元间隔内的测站三维(NEU)坐标改正数时间序列，...
- 郭金运沈毅王建波刘智敏董正华于红娟孔巧丽解斐斐
- 文献传递
- 基于改进YOLOv5模型的图像标志点特征智能提取方法
- 2024年
- 标志点被广泛应用于摄影测量和计算机视觉等领域,其中对影像标志点提取是后期进一步应用的关键步骤。因此,提出了基于改进YOLOv5模型的图像标志点特征智能提取方法,相比于传统算法具有更好的适应性和提取效率。首先,提出一种基于极限样本条件下的标志点样本库构建方法,能够快速、自动扩增标志点样本。然后根据标志点的小目标特点,对YOLOv5网络中空间和语义特征进行融合,并添加坐标注意力机制,提高了深度学习网络对标志点的特征提取能力。实验结果表明,本方法对标志点提取的正确率达到96%,平均对每幅图像的提取时间为0.073 s。该方法可为实际工程中标志点的智能提取提供新的思路和方法。
- 张志鹏解斐斐陈锦鹏李萌健
