JP6976270B2 - 地理的領域におけるコンテナ内に格納された量の遠隔決定 - Google Patents
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Description
本出願は、参照によりその全体が組み込まれる、2016年4月8日に出願された米国仮特許出願第62/320,387号の利益を主張する。
例として開示する実施形態は、広い地理的領域(例えば、国)にわたって、浮き屋根(floating roof)構造を有する円筒コンテナまたはタンクのような遠隔物体を識別し、遠隔物体の充填容積(filled volume)を決定するためのシステム、方法および/またはコンピュータプログラム製品(例えば、1つ以上の処理装置によって実行可能な命令を格納する非一時的(non−transitory)コンピュータ可読記憶媒体)である。
ここで図1を参照すると、それは、一実施形態による、遠隔コンテナ分析システム101が動作する例示的なシステム環境のブロック図を示す。図1に示す例示的なシステム環境は、空中撮像デバイス110、遠隔コンテナ分析システム101、およびユーザデバイス120を含むことができる。
ここで図2に移ると、それは、一実施形態による、遠隔コンテナ分析システム101のための例示的なシステムアーキテクチャのブロック図を示す。図2に示すシステムアーキテクチャは、外部システムインターフェース201、画像ストア102、パラメータ抽出モジュール105、テンプレート生成モジュール103、任意選択の特徴抽出モジュール104、任意選択の特徴ストア202、機械学習モデル106、機械学習トレーニングエンジン203、画像分析モジュール204、テンプレートマッチングモジュール205、コンテナ分析モジュール107、およびコンテナパターンストア206を含むことができる。
図3Aは、一実施形態による、遠隔コンテナ分析システム101のための例示的な肯定的トレーニングセット300を示す。機械学習モデル106のトレーニングの一部として、機械学習トレーニングエンジン203は、問題の特性(移動車両の存在)を有すると決定されている特徴の肯定的トレーニングセットを識別することによって、特徴およびトレーニングラベル、例えばコンテナ305のトレーニングセットを形成し、いくつかの実施形態において、図3Bを参照しながら以下で詳細に説明するように、問題の特性を欠く特徴の否定的トレーニングセットを形成する。例えば、各トレーニングセットは、コンテナ、例えばコンテナ303に対応する、ラベルを付されたピクセルクラスタを含むことができる。トレーニングセットを収集するために、世界中の知られているタンク場の周りで多角形をマークし、ダウンロードされたランドサット8画像を、これらの多角形と交わらせることができる。また、否定的な例(すなわち、石油タンク場を含まない画像)のセットのために、ランダムにサンプリングされた画像を収集することもできる。トレーニングされると、機械学習モデル106は、対象の領域(例えば、米国)内のすべての画像上で動作することができる。遠隔コンテナ分析システム101の最終的な出力は、機械学習モデル106が高い出力スコアを返した対象の領域(幾何学的多角形)のセットである。
ここで、図4を参照すると、それは、遠隔コンテナ分析システム101内の機械学習モデル106のための、機械学習トレーニングエンジン203の例示的なトレーニングプロセスを示す。プロセスは、画像分析モジュール204、特徴抽出モジュール104、および機械学習モデル106を使用することができる。図4および他の図面は、同様の要素を識別するために、同様の参照数字を使用する。「410a」のような、参照数字の後の文字は、テキストがその特定の参照数字を有する要素を特に参照することを示す。「410」のような、後続の文字を有しないテキスト内の参照数字は、その参照数字を保持する図面内のあらゆる要素を参照し、例えば、テキスト内の「410」は、図面内の参照数字「410a」および/または「410b」を参照する。
図5は、一実施形態による、遠隔物体を識別するための遠隔コンテナ分析システムの例示的なプロセスを示す。いくつかの例示的な実施形態において、プロセスは、図5に関連して説明されているものとは異なるステップおよび/または追加のステップを有することができる。このプロセスのステップは、図5に関連して説明されている順序とは異なる順序において実施されてもよい。いくつかのステップは並列に実行されてもよい。あるいは、それらのステップのいくつかが並列に実行され、いくつかのステップが順次実行されてもよい。あるいは、いくつかのステップは、あるステップの実行が先行するステップの実行の前に開始されるように、パイプライン化された様式において実行してもよい。
図6は、一実施形態による、遠隔物体の充填容積を決定するための遠隔コンテナ分析システムの例示的なプロセスを示す。いくつかの実施形態において、プロセスは、図6に関連して説明されているものとは異なるステップおよび/または追加のステップを有することができる。例えば、図6において、破線を使用して任意選択のステップが示されている。このプロセスのステップは、図6に関連して説明されている順序とは異なる順序において実施されてもよい。いくつかのステップは並列に実行されてもよい。あるいは、それらのステップのいくつかが並列に実行され、いくつかのステップが順次実行されてもよい。あるいは、いくつかのステップは、あるステップの実行が先行するステップの実行の前に開始されるように、パイプライン化された様式において実行してもよい。
図7は、一実施形態による、理想化された画像の例示的な合成704を示す。テンプレート生成モジュール103は、その屋根を含むコンテナが白色であり、または明るく色付けされていると仮定する。また、影および内部コンテナ表面が黒色であるとも仮定する。テンプレート生成モジュール103は、円、すなわち、上部円704(物体の上縁)、底部円720(物体の底部、ここでそれが地面に接する)、屋根の高さの円708(物体の屋根を表す)、および内部の影の円(物体の内面712上の内部の影の円弧から生成される)の位置から理想化された画像テンプレートを生成する。実施形態において、上部円704、屋根の高さの円708、および内部の影の円712のみが使用され得る。理想化された画像テンプレートを生成するために、テンプレート生成モジュール103は、以下の情報、すなわち、物体の高さおよび幅、所望の屋根の高さ、2つの衛星角度および2つの太陽角度を使用する。上記の情報および図8に示す三角方程式に基づいて、テンプレート生成モジュール103は、円が位置する所の2D投影を作成する。
図8は、一実施形態による、例示的な円投影式のセットを示す。テンプレート生成モジュール103は、抽出したパラメータおよび図8に示す三角方程式に基づいて、図7を参照しながら上で示し、説明した円の位置から理想化された画像テンプレートを生成する。
図9は、一実施形態による、例示的な理想化された画像900のセットを示す。理想化された画像900は、テンプレート生成モジュール103によって、対象のコンテナの充填容積の割合を、0%充填(画像904)から100%充填(画像924)まで変化させることによって生成される。画像908において、コンテナの充填容積の割合は20%である。画像912において、コンテナの充填容積の割合は40%である。コンテナの上縁によってコンテナの屋根932および内面に落とされる画像912内の影936は、画像908内の影よりも小さい。
ここで図10Aを参照すると、それは、一実施形態による、コンテナの例示的な受信した画像1000を示す。コンテナは、影1004を有する屋根1008を有する。浮き屋根コンテナの屋根1008が完全に上がっている(満杯のコンテナである)とき、マッチする理想化された画像は、図9の画像924として上で示されている、灰色ピクセル1012(0の値を有するピクセル)によって囲まれた(すべてのピクセルが値1を有する)白色の円である。このテンプレートは、同じスコアを有するあらゆる白色領域とマッチする。偽陽性を回避するために、受信した画像1000からの勾配情報が、テンプレートマッチングモジュール205によって組み込まれ得る。
図11は、ここでプロセスとして説明されている命令を機械可読媒体から読み出し、少なくとも1つのプロセッサ(またはコントローラ)においてそれらを実行することが可能な例示的な機械の構成要素を示すブロック図である。具体的には、図11は、コンピュータシステム1100の例示的な形態の機械の図解表現を示す。コンピュータシステム1100は、機械に、ここで説明されている方法(またはプロセス)のうちのいずれか1つ以上を実施させるための命令1124(例えば、プログラムコードまたはソフトウェア)を実行するために使用され得る。代替的実施形態において、機械は、独立型デバイスとして、または、他の機械に接続する、接続される(例えば、ネットワーク接続される)デバイスとして動作する。ネットワーク接続された配備において、機械は、サーバ−クライアントネットワーク環境におけるサーバ機械もしくはクライアント機械の立場で、またはピアツーピア(または分散された)ネットワーク環境におけるピア機械として動作することができる。命令は、例えば、図1、図2および図4〜図8に関連してここで説明されている構成要素および/またはプロセスの機能に対応することに留意されたい。また、命令は、図3A〜図3B、図9および図10A〜図10Dに示す結果をもたらすための駆動と関連付けられるプロセスに対応することもできる。
開示されているような遠隔コンテナ分析システムは、ピクセルのクラスタの、遠隔コンテナのデジタル表現、ならびに、各遠隔コンテナについて、遠隔コンテナの屋根、内面、および充填容積のデジタル表現への変換を含む利益および利点を提供する。システムの他の利点は、空中画像のより高速な処理、より低い電力消費、遠隔コンテナ検出におけるより短い待ち時間、ネットワークを介して送信されるより少ないデータなどを含む。
Claims (14)
- 空中撮像デバイスからの画像を処理するための方法であって、
対象の物体の画像を受信するステップと、
前記画像からパラメータベクトルを抽出するステップと、
前記画像に対して画像分析を実施して、前記対象の物体の高さおよび幅を決定するステップと、
前記抽出したパラメータベクトル、前記対象の物体の前記決定した高さ、および前記決定した幅を使用して前記対象の物体の複数の理想化された画像を生成するステップであって、前記複数の理想化された画像の各理想化された画像は、前記対象の物体の別個の充填容積に対応するステップと、
前記対象の物体の前記受信した画像を、前記複数の理想化された画像の各理想化された画像と照合して、前記対象の物体の充填容積を決定するステップと、
前記対象の物体の前記決定した充填容積に対応する情報をユーザデバイスに送信するステップと
を備え、
前記各理想化された画像を生成するステップは、
前記パラメータベクトルを使用して前記対象の物体の上縁に対応する円を生成するステップと、
前記パラメータベクトルを使用して前記対象の物体の内面上の影の円弧に対応する円を生成するステップと、
前記パラメータベクトルを使用して前記対象の物体の屋根に対応する円を生成するステップと、
前記上縁に対応する前記円、前記影の前記円弧に対応する前記円、および前記屋根に対応する前記円に対して畳み込みを実施することによって、前記理想化された画像を合成するステップと
をさらに備えたことを特徴とする方法。 - 空中撮像デバイスからの画像を処理するための方法であって、
対象の物体の画像を受信するステップと、
前記画像からパラメータベクトルを抽出するステップと、
前記画像に対して画像分析を実施して、前記対象の物体の高さおよび幅を決定するステップと、
前記抽出したパラメータベクトル、前記対象の物体の前記決定した高さ、および前記決定した幅を使用して前記対象の物体の複数の理想化された画像を生成するステップであって、前記複数の理想化された画像の各理想化された画像は、前記対象の物体の別個の充填容積に対応するステップと、
前記対象の物体の前記受信した画像を、前記複数の理想化された画像の各理想化された画像と照合して、前記対象の物体の充填容積を決定するステップと、
前記対象の物体の前記決定した充填容積に対応する情報をユーザデバイスに送信するステップと
を備え、
前記対象の物体の前記受信した画像を各理想化された画像と照合するステップは、
前記受信した画像のピクセルと各理想化された画像のピクセルとの間のドット積を実施して、第1の応答マップを取得するステップと、
前記受信した画像の画像勾配のピクセルと、前記理想化された画像内の前記対象の物体の上縁の輪郭のピクセルとの間のドット積を実施して、第2の応答マップを取得するステップと、
前記画像勾配のピクセルと、前記理想化された画像内の前記対象の物体の内面上の影の輪郭のピクセルとの間のドット積を実施して、第3の応答マップを取得するステップと、
前記第1の応答マップ、前記第2の応答マップ、および前記第3の応答マップを合計するステップと
を備えたことを特徴とする方法。 - 前記受信した画像をクロップして、前記対象の物体の中心を前記受信した画像の中心に位置付けるステップをさらに備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。
- 前記パラメータベクトルは、
前記受信した画像の捕捉の時間を記述するパラメータ、
前記空中撮像デバイスの方位角を記述するパラメータ、
太陽の仰角を記述するパラメータ、および
太陽の方位角を記述するパラメータ
のうちの1つ以上をさらに備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記画像分析を実施するステップは、
前記対象の物体の前記画像のピクセル解像度を受信するステップと、
前記対象の物体の前記高さに関連するピクセルの数を決定するステップと、
前記ピクセル解像度および前記対象の物体の前記高さに関連する前記ピクセルの数に基づいて、前記対象の物体の前記高さを決定するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記画像分析を実施するステップは、
前記対象の物体の前記画像のピクセル解像度を受信するステップと、
前記対象の物体の前記幅に関連するピクセルの数を決定するステップと、
前記ピクセル解像度および前記対象の物体の前記幅に関連する前記ピクセルの数に基づいて、前記対象の物体の前記幅を決定するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記畳み込みを実施するステップは、前記上縁に対応する前記円、前記影の前記円弧に対応する前記円、および前記屋根に対応する前記円の間でユニオンおよびインターセクションを実施するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記対象の物体の影および内面に対応するピクセルを負の値に設定すること、および
前記対象の物体の屋根に対応するピクセルを正の値に設定すること
によって、前記対象の物体の前記複数の理想化された画像の各理想化された画像のスケールを変更するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記対象の物体の影および内面に対応するピクセルを負の値に設定すること、および
前記対象の物体の屋根に対応するピクセルを正の値に設定すること
によって、前記対象の物体の前記受信した画像のスケールを変更するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記対象の物体の前記受信した画像を各理想化された画像と照合するステップは、
前記受信した画像の異なる位置に前記理想化された画像を重ね合わせるステップと、
前記異なる位置の各々において、前記受信した画像のピクセルと、前記理想化された画像のピクセルとの間のドット積を実施するステップと、
前記異なる位置の各々における前記ドット積の最大値を決定するステップと
を備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記対象の物体の前記受信した画像を各理想化された画像と照合するステップは、
前記受信した画像に対してエッジ分析を実施して、前記受信した画像の画像勾配を取得するステップと、
前記理想化された画像に対してエッジ分析を実施して、前記理想化された画像内の前記対象の物体の上縁の輪郭を取得するステップと、
前記画像勾配のピクセルと前記上縁の前記輪郭のピクセルとの間のドット積を実施するステップと
を備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 前記対象の物体の前記受信した画像を各理想化された画像と照合するステップは、
前記受信した画像に対してエッジ分析を実施して、前記受信した画像の画像勾配を取得するステップと、
前記理想化された画像に対してエッジ分析を実施して、前記理想化された画像内の前記対象の物体の内面上の影の輪郭を取得するステップと、
前記画像勾配のピクセルと前記影の前記輪郭のピクセルとの間のドット積を実施するステップと
を備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 対象の物体のパターンを分析するステップであって、当該パターンは、
前記受信した画像の捕捉の時間、
前記受信した画像内の1つ以上の対象の物体のカウント、および
前記受信した画像内の1つ以上の対象の物体の各々の決定された充填容積
のうちの1つ以上を含むステップと、
前記分析した対象の物体のパターンが閾値を超えることに応答して、前記ユーザデバイスに情報を送信するステップと
をさらに備えたことを特徴とする請求項1又は2に記載の方法。 - 少なくとも1つのプロセッサによって実行可能な命令を備える非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、請求項1ないし13のいずれか1つに記載の方法を実施させることを特徴とする非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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---|---|
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---|---|---|---|
JP2018553076A Active JP6976270B2 (ja) | 2016-04-08 | 2017-03-27 | 地理的領域におけるコンテナ内に格納された量の遠隔決定 |
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---|---|
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Families Citing this family (40)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10977734B1 (en) * | 2015-05-29 | 2021-04-13 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Method and system for collaborative inspection of insured properties |
US11775850B2 (en) | 2016-01-27 | 2023-10-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Artificial intelligence engine having various algorithms to build different concepts contained within a same AI model |
US11836650B2 (en) | 2016-01-27 | 2023-12-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Artificial intelligence engine for mixing and enhancing features from one or more trained pre-existing machine-learning models |
US11868896B2 (en) | 2016-01-27 | 2024-01-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Interface for working with simulations on premises |
US10803401B2 (en) | 2016-01-27 | 2020-10-13 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Artificial intelligence engine having multiple independent processes on a cloud based platform configured to scale |
US20180357543A1 (en) * | 2016-01-27 | 2018-12-13 | Bonsai AI, Inc. | Artificial intelligence system configured to measure performance of artificial intelligence over time |
US11841789B2 (en) | 2016-01-27 | 2023-12-12 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Visual aids for debugging |
JP6707920B2 (ja) * | 2016-03-14 | 2020-06-10 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム |
JP6976270B2 (ja) * | 2016-04-08 | 2021-12-08 | オービタル インサイト インコーポレイテッド | 地理的領域におけるコンテナ内に格納された量の遠隔決定 |
US10217236B2 (en) * | 2016-04-08 | 2019-02-26 | Orbital Insight, Inc. | Remote determination of containers in geographical region |
CN106157307B (zh) * | 2016-06-27 | 2018-09-11 | 浙江工商大学 | 一种基于多尺度cnn和连续crf的单目图像深度估计方法 |
US10438094B1 (en) * | 2016-11-15 | 2019-10-08 | Google Llc | Automatic suggestion to share images |
US10410348B2 (en) * | 2016-12-21 | 2019-09-10 | Elekta, Inc. | Online learning enhanced atlas-based auto-segmentation |
US11170216B2 (en) * | 2017-01-20 | 2021-11-09 | Sony Network Communications Inc. | Information processing apparatus, information processing method, program, and ground marker system |
US10657444B2 (en) * | 2017-03-09 | 2020-05-19 | Thomas Danaher Harvey | Devices and methods using machine learning to reduce resource usage in surveillance |
US10672139B2 (en) * | 2017-05-19 | 2020-06-02 | Kayrros | Method and system for remotely measuring the volume of liquid stored in external floating roof tanks |
US10235566B2 (en) * | 2017-07-21 | 2019-03-19 | Skycatch, Inc. | Determining stockpile volume based on digital aerial images and three-dimensional representations of a site |
US11080526B2 (en) * | 2017-08-15 | 2021-08-03 | Regents Of The University Of Minnesota | Satellite image classification across multiple resolutions and time using ordering constraint among instances |
US10491778B2 (en) | 2017-09-21 | 2019-11-26 | Honeywell International Inc. | Applying features of low-resolution data to corresponding high-resolution data |
CN108334823A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-27 | 中国公路工程咨询集团有限公司 | 基于机器学习的高分辨率遥感影像集装箱区域检测方法 |
CN108444452B (zh) * | 2018-02-11 | 2020-11-17 | 武汉雄楚高晶科技有限公司 | 目标经纬度和拍摄装置的三维空间姿态的检测方法及装置 |
EP3553700A3 (en) * | 2018-04-12 | 2019-11-06 | Orbital Insight, Inc. | Remote determination of containers in geographical region |
US10880299B2 (en) * | 2018-05-30 | 2020-12-29 | Jumio Corporation | Machine learning for document authentication |
CN117726791A (zh) * | 2018-06-20 | 2024-03-19 | 祖克斯有限公司 | 从机器学习模型输出推断出的实例分割 |
US10775174B2 (en) | 2018-08-30 | 2020-09-15 | Mapbox, Inc. | Map feature extraction system for computer map visualizations |
US10778916B2 (en) | 2018-10-24 | 2020-09-15 | Honeywell International Inc. | Applying an annotation to an image based on keypoints |
CN109509188B (zh) * | 2018-11-12 | 2022-04-15 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于hog特征的输电线路典型缺陷识别方法 |
US11049224B2 (en) * | 2018-12-05 | 2021-06-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Automated real-time high dynamic range content review system |
US10861187B2 (en) * | 2019-02-13 | 2020-12-08 | Apical Limited | Method of processing object detection data |
US10909366B2 (en) | 2019-02-28 | 2021-02-02 | Orbital Insight, Inc. | Joint modeling of object population estimation using sensor data and distributed device data |
US10824897B1 (en) * | 2019-03-26 | 2020-11-03 | Facebook, Inc. | Detecting an identity of a brand and/or an obfuscated identity of the brand within an image based on embeddings corresponding to regions of interest within the image |
CN110458853B (zh) * | 2019-08-01 | 2021-02-26 | 北京灵医灵科技有限公司 | 一种医学影像中脚踝韧带分离方法和分离系统 |
US20210163154A1 (en) * | 2019-11-29 | 2021-06-03 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Observation control device and spacecraft, observation control method, and observation control program |
US11430129B2 (en) * | 2020-01-27 | 2022-08-30 | Zebra Technologies Corporation | Methods for unit load device (ULD) localization |
EP4139841A1 (en) | 2020-04-20 | 2023-03-01 | The Heil Co. | Identifying overfilled containers |
US11796377B2 (en) * | 2020-06-24 | 2023-10-24 | Baker Hughes Holdings Llc | Remote contactless liquid container volumetry |
CN112541876B (zh) * | 2020-12-15 | 2023-08-04 | 北京百度网讯科技有限公司 | 卫星图像处理方法、网络训练方法、相关装置及电子设备 |
US11367289B1 (en) * | 2021-07-16 | 2022-06-21 | Motional Ad Llc | Machine learning-based framework for drivable surface annotation |
US11335203B1 (en) * | 2021-08-20 | 2022-05-17 | Beta Air, Llc | Methods and systems for voice recognition in autonomous flight of an electric aircraft |
US11393122B1 (en) * | 2021-11-03 | 2022-07-19 | Walkout Ltd. | Method and system for determining contextual object position |
Family Cites Families (100)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0765164A (ja) * | 1993-08-26 | 1995-03-10 | Kawasaki Steel Corp | テンプレートの生成方法 |
US5943164A (en) | 1994-11-14 | 1999-08-24 | Texas Instruments Incorporated | Curved 3-D object description from single aerial images using shadows |
US5705733A (en) | 1996-01-23 | 1998-01-06 | Jannotta; Louis J. | Apparatus for monitoring liquid levels and methods for calibrating same |
US6064759A (en) | 1996-11-08 | 2000-05-16 | Buckley; B. Shawn | Computer aided inspection machine |
US5973770A (en) | 1998-05-06 | 1999-10-26 | Quantum Imaging, Inc. | Method for measuring the relative proximity of and interacting with a plurality of media/molecular structures |
US6714000B2 (en) | 1999-06-14 | 2004-03-30 | Genscape, Inc. | Method for monitoring power and current flow |
JP3524853B2 (ja) * | 1999-08-26 | 2004-05-10 | 株式会社ナノジオメトリ研究所 | パターン検査装置、パターン検査方法および記録媒体 |
US20010040446A1 (en) | 2000-04-13 | 2001-11-15 | Sterling Lapinksi | Apparatus and method for the measurement and monitoring of electrical power generation and transmission |
DK1297347T3 (da) | 2000-04-13 | 2007-10-08 | Genscape Intangible Holding In | Apparat og fremgangsmåde til måling og overvågning af effektgenerering og -transmission |
ES2287121T3 (es) | 2000-04-13 | 2007-12-16 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Aparato para la medicion y control de forma remota de una linea de transporte de electricidad. |
US6782122B1 (en) | 2000-04-27 | 2004-08-24 | Simmonds Precision Products, Inc. | Apparatus for measuring height of a liquid in a container using area image pattern recognition techniques |
CN1164913C (zh) * | 2002-04-02 | 2004-09-01 | 上海交通大学 | 油罐容积检测系统及标定方法 |
US7212670B1 (en) * | 2002-05-03 | 2007-05-01 | Imagetree Corp. | Method of feature identification and analysis |
US6935587B2 (en) | 2002-06-06 | 2005-08-30 | Johnson Crushers International | Mobile rock crushing plant |
US7464889B2 (en) | 2002-06-06 | 2008-12-16 | Johnson Crushers International | Mobile rock crushing plant |
US7400770B2 (en) * | 2002-11-06 | 2008-07-15 | Hrl Laboratories | Method and apparatus for automatically extracting geospatial features from multispectral imagery suitable for fast and robust extraction of landmarks |
US20050027636A1 (en) | 2003-07-29 | 2005-02-03 | Joel Gilbert | Method and apparatus for trading energy commitments |
US7274996B2 (en) | 2003-10-20 | 2007-09-25 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for monitoring fluid flow |
US7376522B2 (en) | 2003-10-20 | 2008-05-20 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for determining the direction of fluid flow |
FI117490B (fi) * | 2004-03-15 | 2006-10-31 | Geodeettinen Laitos | Menetelmä puustotunnusten määrittämiseksi laserkeilaimen, kuvainformaation ja yksittäisten puiden tulkinnan avulla |
US7848595B2 (en) * | 2004-06-28 | 2010-12-07 | Inphase Technologies, Inc. | Processing data pixels in a holographic data storage system |
US7571028B2 (en) | 2005-04-19 | 2009-08-04 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for AC power grid monitoring |
US7580560B2 (en) * | 2005-07-18 | 2009-08-25 | Mitutoyo Corporation | System and method for fast template matching by adaptive template decomposition |
JP4645900B2 (ja) | 2005-07-29 | 2011-03-09 | 横河電機株式会社 | 浮屋根式貯蔵タンクの監視システム |
US7398168B2 (en) | 2005-09-08 | 2008-07-08 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for monitoring power flow through an electric power transmission line |
JP4647514B2 (ja) * | 2006-02-17 | 2011-03-09 | 株式会社日立ソリューションズ | 航空画像処理装置および航空画像処理方法 |
WO2008031029A2 (en) | 2006-09-08 | 2008-03-13 | Promethean Devices Llc | Sensor, method and system of monitoring transmission lines |
US8862432B2 (en) | 2007-02-12 | 2014-10-14 | Locus Energy, Llc | Automatic system information determination of distributed renewable energy systems |
US20080195561A1 (en) | 2007-02-12 | 2008-08-14 | Michael Herzig | Systems and methods for providing renewable power systems by aggregate cost and usage |
US7742897B2 (en) | 2007-12-02 | 2010-06-22 | Michael Herzig | Systems and methods for monitoring and diagnosing the power generated by renewable power systems |
US8972221B2 (en) | 2007-02-12 | 2015-03-03 | Locus Energy, Llc | Estimating solar irradiance components from plane of array irradiance and global horizontal irradiance |
US9322951B2 (en) | 2007-02-12 | 2016-04-26 | Locus Energy, Inc. | Weather and satellite model for estimating solar irradiance |
US8190395B2 (en) | 2007-02-12 | 2012-05-29 | Locus Energy, Llc | Comparible diagnostics for renewable energy power systems |
US8725459B2 (en) | 2007-02-12 | 2014-05-13 | Locus Energy, Llc | Irradiance mapping leveraging a distributed network of solar photovoltaic systems |
US8972273B1 (en) | 2007-03-21 | 2015-03-03 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for providing information to market participants about one or more power generating units based on thermal image data |
US7809621B2 (en) | 2007-04-25 | 2010-10-05 | Michael Herzig | On-premise renewable generation securitization |
US20090099915A1 (en) | 2007-10-16 | 2009-04-16 | Michael Herzig | Systems and methods for standardized billing for at-premise renewable power systems |
US7706990B2 (en) | 2007-10-30 | 2010-04-27 | Michael Herzig | Systems and methods for measuring utilized generation of at-premise renewable power systems |
WO2009156527A1 (es) | 2008-06-25 | 2009-12-30 | Universidad Politécnica de Madrid | Procedimiento y sistema para generar automáticamente meta-datos de geodatos |
US8064692B2 (en) * | 2008-12-24 | 2011-11-22 | Weyerhaeuser Nr Company | Automatic age classification of forest land |
US8078995B2 (en) * | 2009-01-06 | 2011-12-13 | International Business Machines Corporation | Efficient isotropic modeling approach to incorporate electromagnetic effects into lithographic process simulations |
JP5684488B2 (ja) * | 2009-04-20 | 2015-03-11 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
IT1395344B1 (it) | 2009-05-28 | 2012-09-14 | Geosoft S R L | Metodo di restituzione fotogrammetrica assistita da nuvola di punti e relativo apparato. |
JP5261312B2 (ja) * | 2009-07-30 | 2013-08-14 | 富士フイルム株式会社 | 画像解析装置、画像解析方法およびプログラム |
US8170282B1 (en) | 2009-09-17 | 2012-05-01 | Sandia Corporation | Technique for ship/wake detection |
US8655070B1 (en) * | 2009-11-04 | 2014-02-18 | Google Inc. | Tree detection form aerial imagery |
US9208612B2 (en) * | 2010-02-12 | 2015-12-08 | The University Of North Carolina At Chapel Hill | Systems and methods that generate height map models for efficient three dimensional reconstruction from depth information |
US9117310B2 (en) * | 2010-04-02 | 2015-08-25 | Imec | Virtual camera system |
US8842874B1 (en) * | 2010-04-19 | 2014-09-23 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for determining an amount of a liquid energy commodity stored in a particular location |
US10564315B2 (en) | 2010-05-10 | 2020-02-18 | Locus Energy, Inc. | Methods for location identification of renewable energy systems |
US9686122B2 (en) | 2010-05-10 | 2017-06-20 | Locus Energy, Inc. | Methods for orientation and tilt identification of photovoltaic systems and solar irradiance sensors |
US8594375B1 (en) | 2010-05-20 | 2013-11-26 | Digitalglobe, Inc. | Advanced cloud cover assessment |
US20120035887A1 (en) | 2010-08-03 | 2012-02-09 | Joseph Augenbraun | Shading analysis software |
US8532336B2 (en) | 2010-08-17 | 2013-09-10 | International Business Machines Corporation | Multi-mode video event indexing |
US9576349B2 (en) | 2010-12-20 | 2017-02-21 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Techniques for atmospheric and solar correction of aerial images |
MY164743A (en) | 2011-02-16 | 2018-01-30 | Genscape Intangible Holding Inc | Method and system for collecting and analyzing operational information from a network of components associated with a liquid energy commodity |
EP2681593B1 (en) | 2011-03-02 | 2016-10-26 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for determining an amount of a liquid energy commodity in storage in an underground cavern |
US8442307B1 (en) * | 2011-05-04 | 2013-05-14 | Google Inc. | Appearance augmented 3-D point clouds for trajectory and camera localization |
US8509476B2 (en) | 2011-09-13 | 2013-08-13 | The United States Of America, As Represented By The Secretary Of The Navy | Automated system and method for optical cloud shadow detection over water |
EP2788956B1 (en) * | 2011-11-22 | 2020-09-23 | Smiths Heimann GmbH | Laptop detection |
US9230333B2 (en) * | 2012-02-22 | 2016-01-05 | Raytheon Company | Method and apparatus for image processing |
JP5964108B2 (ja) * | 2012-03-30 | 2016-08-03 | 株式会社メガチップス | 物体検出装置 |
AU2013317709B2 (en) | 2012-09-21 | 2018-07-05 | Anditi Pty Ltd | On-ground or near-ground discrete object detection method and system |
US9031287B2 (en) * | 2012-12-28 | 2015-05-12 | Weyerhaeuser Nr Company | System and method for estimating ages of forests from remotely sensed images |
US20140188410A1 (en) | 2012-12-28 | 2014-07-03 | Locus Energy, Llc | Methods for Photovoltaic Performance Disaggregation |
US20140278107A1 (en) | 2013-03-12 | 2014-09-18 | Locus Energy, Llc | Methods and systems for real-time solar forecasting incorporating a ground network |
US20140278108A1 (en) | 2013-03-13 | 2014-09-18 | Locus Energy, Llc | Methods and Systems for Optical Flow Modeling Applications for Wind and Solar Irradiance Forecasting |
US9195876B2 (en) | 2013-06-05 | 2015-11-24 | Digitalglobe Inc. | Oil tank farm storage monitoring |
JP2015011014A (ja) | 2013-07-02 | 2015-01-19 | 株式会社東芝 | 計測装置及び計測プログラム |
US9798928B2 (en) | 2013-07-17 | 2017-10-24 | James L Carr | System for collecting and processing aerial imagery with enhanced 3D and NIR imaging capability |
US20150065178A1 (en) * | 2013-09-03 | 2015-03-05 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatuses for providing positioning assistance data |
JP6183177B2 (ja) * | 2013-11-28 | 2017-08-23 | コニカミノルタ株式会社 | 医用画像システム及びプログラム |
US9612598B2 (en) * | 2014-01-10 | 2017-04-04 | Pictometry International Corp. | Unmanned aircraft structure evaluation system and method |
CN105095900B (zh) * | 2014-05-04 | 2020-12-08 | 斑马智行网络(香港)有限公司 | 一种提取标准卡片中特定信息的方法和装置 |
IL232853A (en) * | 2014-05-28 | 2015-11-30 | Elbit Systems Land & C4I Ltd | Imaging Georegistration System and Method |
EP3078014B1 (en) | 2014-06-04 | 2018-12-12 | Cuende Infometrics S.A. | System and method for measuring the real traffic flow of an area |
US9472082B2 (en) * | 2014-06-23 | 2016-10-18 | Bruno Delean | Vision based system for detecting distress behavior |
CA2954810A1 (en) | 2014-07-15 | 2016-01-21 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for monitoring a production facility for a renewable fuel |
SG11201701485TA (en) * | 2014-08-25 | 2017-03-30 | Agency Science Tech & Res | Methods and systems for assessing retinal images, and obtaining information from retinal images |
US9669850B2 (en) | 2014-09-08 | 2017-06-06 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for monitoring rail operations and transport of commodities via rail |
JP5875669B1 (ja) * | 2014-12-24 | 2016-03-02 | エー・シー・エス株式会社 | 土砂災害予測システム |
US10303943B2 (en) | 2015-01-20 | 2019-05-28 | Bae Systems Plc | Cloud feature detection |
EP3248138A1 (en) | 2015-01-20 | 2017-11-29 | BAE Systems PLC | Detecting and ranging cloud features |
AU2016201867B2 (en) | 2015-03-27 | 2017-09-28 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Method and system to avoid plant shadows for vegetation and soil imaging |
US20160343124A1 (en) | 2015-05-19 | 2016-11-24 | Genscape Intangible Holding, Inc. | Method and system for determining a status of one or more tanks in a particular location |
US9767565B2 (en) | 2015-08-26 | 2017-09-19 | Digitalglobe, Inc. | Synthesizing training data for broad area geospatial object detection |
JP6548518B2 (ja) * | 2015-08-26 | 2019-07-24 | 株式会社ソニー・インタラクティブエンタテインメント | 情報処理装置および情報処理方法 |
US9589210B1 (en) | 2015-08-26 | 2017-03-07 | Digitalglobe, Inc. | Broad area geospatial object detection using autogenerated deep learning models |
GB2543749A (en) | 2015-10-21 | 2017-05-03 | Nokia Technologies Oy | 3D scene rendering |
US10068129B2 (en) * | 2015-11-18 | 2018-09-04 | Adobe Systems Incorporated | Recognizing unknown person instances in an image gallery |
US20170147901A1 (en) * | 2015-11-20 | 2017-05-25 | The Boeing Company | Multi-resolution, change-driven imagery collection asset tasking system |
US9807365B2 (en) * | 2015-12-08 | 2017-10-31 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | System and method for hybrid simultaneous localization and mapping of 2D and 3D data acquired by sensors from a 3D scene |
EP3387399A2 (en) | 2015-12-09 | 2018-10-17 | Flir Systems, Inc. | Unmanned aerial system based thermal imaging and aggregation systems and methods |
US9875430B1 (en) * | 2016-03-30 | 2018-01-23 | Descartes Labs, Inc. | Iterative relabeling using spectral neighborhoods |
JP6976270B2 (ja) * | 2016-04-08 | 2021-12-08 | オービタル インサイト インコーポレイテッド | 地理的領域におけるコンテナ内に格納された量の遠隔決定 |
CN105959584B (zh) * | 2016-04-29 | 2019-01-22 | 京东方科技集团股份有限公司 | 一种图像处理方法、图像处理装置及显示装置 |
US10083354B2 (en) | 2016-11-28 | 2018-09-25 | Digitalglobe, Inc. | Advanced cloud detection using machine learning and optimization techniques |
US10546195B2 (en) * | 2016-12-02 | 2020-01-28 | Geostat Aerospace & Technology Inc. | Methods and systems for automatic object detection from aerial imagery |
US10303942B2 (en) | 2017-02-16 | 2019-05-28 | Siemens Aktiengesellschaft | Short term cloud forecast, improved cloud recognition and prediction and uncertainty index estimation |
JP6732214B2 (ja) * | 2017-03-10 | 2020-07-29 | オムロン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、テンプレート作成装置、物体認識処理装置及びプログラム |
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