公开(公告)号：CN119556284A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411706714.4

申请日：2024-11-26

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 刘锦帆 ,  胡利平 ,  李超 ,  闫华

IPC: G01S13/90 ,  G01S7/41 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06N3/08 ,  G06V10/30 ,  G06V10/28 ,  G06V10/34

Abstract: 本发明实施例涉及SAR场景识别解译技术领域，特别涉及一种基于环境认知的SAR遥感数据解译方法。本发明实施例提供了一种基于环境认知的SAR遥感数据解译方法，包括：对SAR场景数据进行区域划分，得到多个区域场景；针对得到的每个所述区域场景的SAR数据，均进行环境电磁特性计算，得到该区域场景的特征量，所述特征量包括后向散射系数和概率分布；将所述特征量输入至经过训练的神经网络识别模型，所述神经网络识别模型对所述特征量进行特征提取后，输出该特征量对应区域场景的具体类型。本发明实施例提供了一种基于环境认知的SAR遥感数据解译方法，能够实现存在参与性介质的场景红外特性实时仿真。

公开(公告)号：CN113780422B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202111066801.4

申请日：2021-09-13

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 胡利平 ,  李焕敏 ,  刘锦帆 ,  李胜

IPC: G06V10/74 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06T7/41

Abstract: 本发明提供了一种背景杂波相似性评估方法及装置，其中方法包括：确定用于评估背景杂波相似性的至少两个特征维度以及确定每一个特征维度分别对应的至少一个评估指标；针对至少两个特征维度对应至少两个评估指标中的每一个评估指标，计算两张待评估SAR图像中每一张待评估SAR图像对应该评估指标的评估参数；根据两张待评估SAR图像对应该评估指标的评估参数，计算该两张待评估SAR图像对应该评估指标的相似性；将计算得到的与至少两个评估指标一一对应的至少两个相似性进行合并处理，得到对两张待评估SAR图像的背景杂波相似性的评估结果。本方案，能够提高评估结果的准确性。

公开(公告)号：CN112580554A

公开(公告)日：2021-03-30

申请号：CN202011559267.6

申请日：2020-12-25

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 李超 ,  王超 ,  刘锦帆 ,  胡利平 ,  李胜 ,  李焕敏 ,  朱超颖 ,  张文林

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于CNN的MSTAR数据噪声强度控制的分类识别方法。该分类识别方法包括：搭建卷积神经网络模型；获取MSTAR图像，并检测图像包含噪声程度等级；选择设定噪声等级以下的噪声图像作为原始图像训练集；扩充图像样本，将得到的扩充后的含噪声图像训练集输入到卷积神经网络模型进行训练和测试；将训练完成后的卷积神经网络模型用于目标图像分类识别；通过多源噪声扩充方法，以削弱噪声特征对网络性能的影响，有助于提升目标的识别准确率。

公开(公告)号：CN112070151A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010926790.1

申请日：2020-09-07

Applicant: 北京环境特性研究所

Inventor： 李超 ,  王超 ,  刘锦帆 ,  胡利平 ,  李胜 ,  李焕敏 ,  朱超颖 ,  张文林

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种MSTAR数据图像的目标分类识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质，该方法包括如下步骤：获取MSTAR数据集并进行方位角信息检测，评估MSTAR数据集方位角信息缺失情况；若方位角间隔角度不超过4°，则对MSTAR数据集进行均匀降采样，得到初始训练集；以平移截取的方式扩充初始训练集，利用扩充后得到的训练集训练CNN网络；利用训练完成后得到的CNN网络进行目标分类识别。本发明能够充分利用方位角信息不完备的数据集，并压缩数据集容量，减少数据冗余，通过小样本数据集实现目标较为准确的分类识别，在一定程度上解决了获取实测SAR图像难度大、成本高的问题。