史文中
- 作品数：270 被引量：3,110H指数：30
- 供职机构：香港理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划香港特区政府研究资助局资助项目更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术建筑科学交通运输工程更多>>
- 一种区分电动汽车与燃油汽车的方法
- 本发明公开了一种区分电动汽车与燃油汽车的方法，包括步骤：获取目标车辆的热红外影像；对所述热红外影像进行预处理得到处理后的热红外影像；其中，所述预处理包括：图像增强处理和车道遮蔽处理；将所述处理后的热红外影像输入训练好的神...
- 史文中张英俊
- 一种区域吸引力评估方法及设备
- 本发明适用于地理信息技术领域，提供了一种区域吸引力评估方法及设备，包括：获取用户通过目标社交应用进行签到产生的签到数据；对所述签到数据聚类，得到兴趣区域信息；基于所述兴趣区域中的签到地点的地点标识及其位置信息统计每个所述...
- 史文中刘哲维
- 文献传递
- 一种室内外无缝定位及导航库自构建方法
- 本发明公开了一种室内外无缝定位及导航库自构建方法，所述方法通过获取基于传感器输出的初始定位数据；获取全球导航卫星信号对应的第一接收状态和接收信号强度数据对应的第二接收状态，根据所述第一接收状态、所述第二接收状态以及所述初...
- 史文中余跃
- 一种地理国情综合指数监测方法
- 本发明提供了一种地理国情综合指数监测方法，进行地理国情综合指数构成成分选择、定权确立各成分对地理国情综合状态的影响程度、监测地理国情综合指数、地理国情综合状态评价；为地理国情综合状态的量化评价提供了指标和监测方法，避免了...
- 史文中张鹏林
- 文献传递
- 约束Delaunay三角网生成算法研究被引量：52
- 2004年
- 对约束Delaunay三角网的构建算法进行研究,并提出一种约束Delaunay三角网生成算法,它充分利用分治算法与生长算法的优点,对离散点、构网中实时生成的边及三角形采用分块进行网格索引,有效地减少了搜索目标点、边及三角形的时间,从而提高构网速度。
- 刘少华程朋根史文中
- 关键词：分治算法网格索引
- 一种室内房间点云的自动分割方法
- 本发明公开了一种室内房间点云的自动分割方法，所述方法通过首先确定采集到的多房间点云数据中的天花板点云数据，由于一个房间通常对应一个天花板，因此根据确定天花板点云数据可以准确地将多房间点云数据分割成单个房间的点云数据，分割...
- 史文中吴柯
- GIS中一般曲线的不确定性模型被引量：34
- 2000年
- 本文对ＧＩＳ中一般曲线的误差进行了研究。曲线的误差由构成该曲线的任意点之误差描述。曲线上任意点的误差由端点及距离误差传播导出的误差之加权平均值的协方差表示。本文分别给出了垂直方向误差（εσ）及最大方向误差（εｍ）的计算模型。以三次Ｂ样条曲线为例，给出了其建模及可视化结果，进一步地将该结果与折线及圆曲线的情况进行了比较。
- 史文中童小华刘大杰
- 关键词：GIS不确定性
- 一种老年人空间分析方法、装置、终端设备及存储介质
- 本申请适用于地理信息技术领域，提供了一种老年人空间分析方法、装置、终端设备及存储介质。本申请实施例中获取目标区域内各个站点的人流量，根据所述人流量对所述目标区域进行区域划分；获取所述目标区域内的老年人居住地，将所述老年人...
- 史文中史志成
- 导航电子地图中道路数据的空间索引和组织被引量：23
- 2003年
- 道路数据的空间组织方法是车载导航电子地图中主要研究的内容之一 ,也是ITS建立空间数据框架的基础数据。本文针对道路数据的空间组织 ,分析了路网的三个描述层次 ,并概括了其组成的基本要素和描述数据集。对组成路网主要要素的道路节点 ,则提出采用KD tree进行空间索引和组织。同时为方便计算路网的拓扑性 ,又重点探讨了交叉路口转弯的八位描述方法。
- 刘春史文中刘大杰
- 关键词：地理信息系统空间索引KD-TREE道路网
- 基于MAEU-CNN的高分辨率遥感影像建筑物提取被引量：6
- 2022年
- 从高空间分辨率图像(HSRI)中提取建筑物信息在遥感应用领域具有重要意义。然而,由于遥感影像中的建筑物尺度变化大、背景复杂和外观变化大等因素,从HSRI中自动提取建筑物仍然是一项具有挑战性的任务。特别是从影像中同时提取小型建筑物群和具有精确边界的大型建筑物时,难度更大。为解决这些问题,本文提出了一种端到端的编码器-解码器神经网络模型,用于从HSRI中自动提取建筑物。所设计的网络称为MAEU-CNN(Multiscale Feature Enhanced U-shaped CNN with Attention Block and Edge Constraint)。首先,在设计的网络编码部分加入多尺度特征融合(MFF)模块,使网络能够更好地聚集多个尺度特征。然后,在编码器和解码器部分之间添加了多尺度特征增强模块(MFEF),以获得不同尺寸的感受野,用于获取更多的多尺度上下文信息。在跳跃连接部分引入双重注意机制,自适应地选择具有代表性的特征图用于提取建筑物。最后,为了进一步解决MAEU-CNN中由于池化及卷积操作导致的分割结果边界模糊的问题,引入多任务学习机制,将建筑物的边界几何信息融入网络中以优化提取的建筑物边界,最终获得精确边界的建筑物信息。MAEU-CNN在ISPRS Vaihingen语义标记数据集和WHU航空影像数据集2种不同尺度建筑物数据集上进行了试验分析,在ISPRS Vaihingen语义标记数据集上,MAEU-CNN在精度、F1分数和IoU指标中获得了最高精度,分别达到了93.4%、93.62%和88.01%;在WHU航空影像数据集上,召回率、F1分数和IoU指标中也获得了最高精度,分别达到了95.45%、95.58%和91.54%。结果表明,本文所提出的MAEU-CNN从遥感图像中提取建筑物信息精度较高,并且对于不同尺度具有较强的鲁棒性。
- 张华郑祥成郑南山史文中
- 关键词：建筑物提取多任务学习感受野高分辨率遥感影像
