[发明专利]一种目标物高度的集中测算方法在审
| 申请号： | 202010213195.3 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111429509A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 邱国玉;毛鹏;郝梦宇;秦龙君;赵文利;熊博文;罗婕纯一;丁俊杰 | 申请（专利权）人： | 北京大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06T7/70 | 分类号： | G06T7/70;G06T7/40;G06T3/40;G06T17/00;G06K9/00 |
| 代理公司： | 深圳市中联专利代理有限公司 44274 | 代理人： | 尹怀勤 |
| 地址： | 518055 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 目标 高度 集中 测算 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种目标物高度的集中测算方法，其特征在于:包括以下步骤：
S1:在同一地理位置信息下获取研究区的地物高程图和地物分布图；
S2:对地物分布图进行图像识别和分类，获得目标分布图区以及非目标分布图区；
S3:根据非目标分布图区，提取出S1地物高程图中的非目标高程图区；
S4:结合非目标高程数据，对S3非目标高程图区中的空白区进行数据插补，
以获取目标区的地面高程，从而得到完整的地面高程图；
S5:将S1的地物高程图减去S4得到的地面高程图，得到目标物的高度数据分布图。
2.根据权利要求1所述的集中测算方法，其特征在于：
所述图像识别的方法包括监督分类或非监督分类、基于像素的分类或面向对象的分类，其中，识别的结果包括非目标物的矢量图、目标物的矢量图。
3.根据权利要求1所述的集中测算方法，其特征在于：
所述数据插补方法包括拉格朗日插值法、牛顿插值法，Hermite插值、分段插值或样条插值法。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京大学深圳研究生院，未经北京大学深圳研究生院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010213195.3/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
