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公开(公告)号：CN119741467A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411637460.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/25 , G01S13/90 , G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法与装置，所述方法包括以下步骤：S1、选用标注完整的SAR图像形成数据集A用来训练第一目标检测模型；S2、选用与数据集A处于同区域同时刻的光学图像形成数据集B用来训练第二目标检测模型；S3、获取同区域同时刻的SAR、光学图像，并分别输入第一、第二目标检测模型检测，并根据检测目标的姿态角分别对第一、第二目标检测模型的检测结果进行旋转变换，获得第一、第二检测结果；S4、通过基于注意力的决策融合检测算法对上述第一、第二检测结果进行决策融合。本发明采用深度学习图像处理方法，通过光学、SAR多传感器数据融合检测技术，有效提高了目标识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119493118A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411470653.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载GNSS‑S雷达运动舰船多站信息智能重聚焦SAR成像方法，包括：分别对GNSS‑S雷达的M个双站散射回波信号进行BP SAR成像处理，获得M幅双站SAR图像；选取输出信杂噪比大于5dB的N幅双站SAR图像，分别进行舰船检测与定位，获得同一舰船目标的N个位置坐标；基于舰船目标的N个位置坐标信息建立多目标优化函数，利用遗传优化算法对多目标优化函数进行智能寻优，获得运动的舰船目标二维速度信息；利用舰船目标的二维速度信息对M幅双站SAR图像中的运动舰船目标进行相位补偿，获得重聚焦后的双站SAR图像，估计舰船目标的高精度坐标位置。本发明，能够获得更加准确的速度矢量，进而使重聚焦SAR成像效果更好，实现更高精度的无控定位。
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公开(公告)号：CN119493117A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411470652.1
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载GNSS‑S多站雷达正下视大幅宽SAR成像方法，包括以下步骤：步骤S1、利用星载GNSS‑S雷达回波接收系统的距离向多通道阵列天线正下视工作；步骤S2、将下视探测区域分为左侧区、中间区与右侧区三个区域，接收主机对距离向多通道回波信号进行数字波束形成处理，恢复出左侧区回波、中间区回波与右侧区回波；步骤S3、基于导航卫星信号选取规则，进行正下视大幅宽成像。本发明，具备正下视大幅宽SAR成像优势，能实现左侧区、正下方区与右侧区的同步成像探测，大幅提升了系统探测效能。
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公开(公告)号：CN119395694A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411193865.4
申请日：2024-08-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明提供的一种基于双星SAR大幅宽海面探测及非均匀分辨率智能成像系统，包括：大幅宽海面探测系统，用于基于采集到的SAR回波信号进行大幅宽海面探测；智能成像系统，基于大幅宽海面探测的探测结果进行非均匀分辨率智能成像；SAR发射子系统采用相控阵天线在距离向大幅宽区域进行高增益窄波束扫描发射，覆盖大范围海面区域；SAR接收子系统采用多通道天线对回波信号进行宽幅并行接收；SAR接收子系统配置有DBF处理模块和资源管控处理模块；SAR发射子系统基于资源管控处理模块反馈的天线波束参数和发射信号参数进行信号发射。本发明，具有回波功率密度高的优势，可有效降低对接收系统灵敏度的要求。
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公开(公告)号：CN119291681A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411193866.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载SAR大幅宽海面目标成像智能重构方法，包括以下步骤：利用星载GNSS‑S雷达获取大幅宽海面的探测区域中的多个重点目标的目标信息；通过星间链路将目标信息传递给后方的星载SAR，作为智能重构的先验目标信息；星载SAR基于先验目标信息，通过成像性能和系统资源分析，构建多目标优化数学模型；利用遗传算法求解多目标优化模型，得到最优系统资源分配结果；根据最优系统资源分配结果，通过SAR成像，获取高分辨率、高信噪比图像。本发明，能够实现海面大幅宽多目标观测的资源智能协调，以保证同时获取多个重点目标的高分辨率、高信噪比图像，提高成像效率与识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119251680A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411380023.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于提示学习的遥感图像分类方法，包括：获取遥感图像样本及其真实类别标签，并进行预处理，形成遥感图像数据集；根据遥感图像数据集，通过图像编码器和文本编码器，获得遥感图像样本的图像特征向量和文本特征向量；计算遥感图像样本的图像特征向量和文本特征向量之间的相似性，得到遥感图像样本的预测类别标签；计算分类损失和对比损失，重复执行上述步骤，训练并输出分类模型；利用分类模型进行遥感图像分类。本发明，通过上述方法缓解了遥感图像分类方法中语义信息不足的问题，提高了遥感图像分类准确性。
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公开(公告)号：CN119251679A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411380020.6
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766
Abstract: 本发明的基于双曲空间映射的遥感图像目标检测方法，包括S1、提取遥感图像的特征，得到层级特征图；S2、通过特征融合网络，融合相同类型的层级特征图，获得第一多层级特征图；S3、利用双曲空间映射网络将第一多层级特征图的通道信息投影到双曲空间，得到第二多层级特征图；S4、拼接第一多层级特征图和第二多层级特征图，获得融合特征图；S5、构建特征检测头，检测融合特征图，计算分类损失和位置预测损失；S6、重复S1至S5，训练遥感图像目标检测模型；S7、利用S6得到的遥感图像目标检测模型检测遥感图像。本发明通过增强预测特征图的信息维度，帮助模型理解数据分布，学习更抽象的特征表示，从而提高对目标检测任务的泛化能力。
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公开(公告)号：CN117827791B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202211429973.8
申请日：2022-11-15
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于星载GNSS‑S雷达与AIS的舰船散射特性建库方法，所述方法包括：S100，GNSS‑S雷达接收海面舰船目标的散射信号，得到舰船目标的位置信息；S200，AIS接收相应位置处的舰船目标的播报信号，得到所述舰船目标的船舶信息；S300，根据所述位置信息，确定所述舰船目标的多维RCS信息；S400，根据所述船舶信息，提取所述舰船目标的类型、光学图片和物理形态；S500，根据舰船目标的多维RCS信息、类型、光学图片和物理形态，构建舰船散射特性库。本发明结合GNSS‑S雷达与AIS检测舰船目标的位置信息和船舶信息，并建立舰船散射特性库，整个建库过程为被动式、低功耗模式，具有低功耗、低成本、高效率、建库准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN118735969A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410739942.5
申请日：2024-06-07
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T7/33 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于表示学习的高光谱遥感影像配准方法，包括：获取高光谱遥感卫星拍摄一组高光谱图像，并对其进行预处理；构建对抗生成网络，并对不同波段范围进行多波段特征学习和特征映射；构建多波段结构化语义的CNN‑RNN混合神经网络深度表达模型，提取每个波段高光谱图像的结构语义信息；建立跨波段的特征对齐和特征关联的网络模型，进行不同波段间影像的匹配。本发明，能够提高高光谱遥感影像配准的精度，更能大大节省配准的效率，节省人力物力。
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公开(公告)号：CN114442095B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210135486.4
申请日：2022-02-14
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明涉及一种蜂群无人机收发组网SAR资源优化与动态重构方法，包括以下步骤：a、根据SAR系统探测性能和无人机节点资源构建多目标函数；b、根据多目标函数的解进行SAR资源及模式的重构。本发明具有高动态重构、大幅宽成像与反隐身探测能力。
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