公开(公告)号：CN118013068A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311803967.9

申请日：2023-12-26

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周熙然 ,  李开源 ,  李洪浩

IPC: G06F16/583 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提出一种基于空、域双重耦合的遥感影像检索方法及系统，首先通过不同粒度提取多空间尺度的特征表示，平衡了特征提取维度与计算效率。然后，通过基于移位窗口的分层Transformer结构，使得在进行自我注意力机制的计算时将注意力关注于非重叠的划分窗口域，并进行跨窗口的连接，匹配多尺度特征的计算。通过基于交叉注意力机制的令牌融合方法，将多粒度分支之间的特征令牌与类别令牌之间进行融合，充分学习令牌的包含信息，组合不同尺度上的特征。通过神经网络模型以实现自动挖掘有效信息，对现有的遥感场景检索方法进行进一步的优化和改进，提高遥感影像检索的精度和效率。

公开(公告)号：CN116630161A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310633334.1

申请日：2023-05-31

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 周熙然 ,  李洪浩 ,  闫志刚 ,  李开源

IPC: G06T3/40 ,  G06T17/05 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种全局与局部特征融合的地图超分辨率重构方法与系统，包括：对目标地图浅层特征初步提取；然后，使用包含地图全局特征提取单元、地图局部细节特征提取单元和融合单元的地图深层特征提取模块提取地图深层特征；最后使用像素重组法上采样重构得到高分辨率地图。本发明构建了融合全局和局部特征的地图超分辨率方法，实现地图背景内容和地图文字符号等细节信息的不同层次的超分辨率重构，得到高分辨率地图，支持地图文字信息加深对地图的理解。本发明基于全局与局部特征融合的地图超分辨率重构的深度学习方法生成的高分辨率地图包含丰富的文字符号信息，可以为基于内容的地图识别、泛源地图检索等后续任务提供数据支持。