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公开(公告)号：CN116340733A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310617443.4
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于0级遥感信号的在轨云检测方法及遥感数据处理方法，在轨云检测方法包括以下步骤：S1、构建高维特征低维映射数学模型，用于将高维影像数据降维映射到1维数据；S2、准备1级遥感影像数据集，利用所述高维特征低维映射数学模型将数据集中的1级遥感影像降维映射到一维，建立0级遥感信号数据集；S3、利用所述0级遥感信号数据集训练轻量云检测模型；S4、将步骤S3训练好的所述轻量云检测模型上传至卫星端，并将卫星在轨获取的0级遥感信号送入所述轻量云检测模型，进行在轨云检测。遥感数据处理方法，包括：按照前述步骤进行在轨云检测，检测结果剔除无效数据后再进行成像。
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公开(公告)号：CN119249498A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411767478.7
申请日：2024-12-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种隐私保护的高效低空航路认证方法，在系统初始化阶段，可信权威中心配置系统安全参数，并初始化Bloom过滤器，同时设置哨站以准备数据处理。在航路验证信息生成阶段中，可信权威中心为每个哨站定义无人机的合法航路，并生成Bloom过滤器。可信权威中心利用该过滤器生成元素并发送至哨站，为后续验证做准备。在航路验证阶段，哨站接收无人机的实时飞行数据，使用Bloom过滤器筛选非法航路元素，并处理后发送至可信权威中心。可信权威中心验证接收到的元素，成功则确认为合法航路。该方法确保仅合法航路上的无人机通过验证，保护航路信息的隐私，同时减少计算和通信开销，适应资源受限的无人机环境，提供安全高效的航路认证。
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公开(公告)号：CN117892039B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410292617.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种垂轨旋转摆扫成像卫星的分片式有理函数模型生成方法，包括：S1、获取垂轨旋转摆扫成像卫星的原始遥感影像数据以及摆扫时刻的姿态与轨道数据；S2、建立垂轨旋转摆扫成像卫星严格成像模型，所述成像模型包括地球曲率改正；S3、在所述成像模型的基础上，分别为海洋区域和陆地区域构建像方‑物方对应格网；S4、利用构建的像方‑物方对应格网中对应的像方‑物方点，通过最小二乘法生成摆扫时刻的每个片的有理多项式系数，得到垂轨旋转摆扫成像卫星分片1A级有理函数模型。该方法能够充分提高有理函数模型的精度，提升卫星定位精度。
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公开(公告)号：CN117975297B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410387330.4
申请日：2024-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种联合多源数据辅助的城区地表形变危险性精细识别方法，包括如下步骤：S1、获取需监测城区的基于单极化TerraSAR的城区时序地表形变信息；S2、使用多特征融合网络模型，从SAR平均强度图、InSAR干涉相位图、光学RGB图、OSM城市数字地图及InSAR相干系数图中提取各自的地物特征并进行特征融合，并基于地物特征融合的信息进行语义分割，得到InSAR多源数据融合城区地表地物语义分割图；S3、将城区时序地表形变信息与InSAR多源数据融合城区地表地物语义分割图叠加，得到包含了地物语义信息和形变信息的综合图，并基于综合图，分析形变信号剧烈变化的位置对应的地物信息，实现城区地表形变危险性精细识别，提高基于单极化SAR影像的InSAR城区地表形变危险性识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117725345B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410177122.1
申请日：2024-02-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 广西科学院
Abstract: 一种基于绿潮生物量密度的多源遥感绿潮生长速率测量方法，包括如下步骤：S1、使用绿潮的遥感数据计算绿潮生物量相关指数，并将所述绿潮生物量相关指数的计算结果转换为绿潮生物量密度；S2、根据基于生物培养实验数据确定的绿潮生物量密度与绿潮生长速率之间的关系，拟合步骤S1基于遥感数据计算得到的绿潮生物量密度与所述绿潮生长速率之间的自遮光限制函数；S3、根据环境因子影响函数以及所述自遮光限制函数，构建绿潮生长速率计算函数，以通过所述绿潮生长速率计算函数确定绿潮生长速率。本方法提高了基于遥感数据测量绿潮生长速率的监测计算精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117272391B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311545842.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/951 , G06F16/9537 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/29
Abstract: 一种兴趣点查询方法及设备，该方法包括：S1：选取索引向量并对兴趣点项目加密，将索引向量发送至第一云服务器，将兴趣点项目发送至第二云服务器；S2：将第一查询发送至第一云服务器；将加密系数发送至第二云服务器；S3：第一云服务器将第一查询发送至第二云服务器，其聚合后再发回，第一云服务器得到密文向量并发送至第二云服务器，其解密得到索引；S4：识别索引代表兴趣点项目集，计算兴趣点项目集至经过直线之间的距离，根据距离得到标识序列，根据标识序列计算允许范围内的兴趣点项目集合并发送给用户，从而为用户提供地图服务。本发明能避免暴露查询用户的网格索引及位置坐标，并保证外包给云服务器的兴趣点数据库的安全。
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公开(公告)号：CN117579129A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311588073.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 西安电子科技大学
IPC: H04B7/185 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/31 , G06F21/64 , H04L9/32 , H04L9/08 , H04L9/06 , H04L9/40 , H04W12/041 , H04W12/06
Abstract: 一种面向远海风电场的卫星在轨安全异常查询方法，包括：系统初始化阶段：可信权威中心设定系统的基本安全参数，包括哈希函数、主密钥和系统公钥；第一和第二类卫星经设置以准备后续的数据处理；异常数据签名阶段：第一类卫星生成累加器和证明集合，并发送给第二类卫星，第二类卫星验证证明集合的正确性，对累加器进行签名，并发送给第一类卫星验证签名；异常数据查询阶段：第一类卫星接收供应商发送的经过加密的要查询的可疑数据项之后进行解密，并发送查询结果的相关证明以及第二类卫星的签名给供应商以进行验证。本发明结合高效动态累加器和身份签名技术，实现远海风电场的安全异常数据查询，满足对风电场数据以及查询数据保密性的安全需求。
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公开(公告)号：CN118865160A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411296741.9
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种基于盐度的多源遥感绿潮生长速率测量方法，包括：S1、获取目标海域的多源遥感数据，包括营养盐浓度、海表温度、光照强度和海域盐度；S2、对海上目标区域的多源遥感数据进行预处理，将多源遥感数据重采样至预设分辨率的格网中；S3、使用预处理后的多源遥感数据，根据绿潮生长速率计算模型，计算海上目标区域的绿潮生长速率；其中，绿潮生长速率计算模型融合了海表温度、光照强度、营养盐浓度自遮光限制以及海域盐度各自对绿潮生长速率产生影响的控制函数。本发明完善实际海域盐度变化较大情况下的大空间尺度内绿潮生长速率的计算，提高基于多源遥感数据计算绿潮生长速率的精度，为实际绿潮灾害的监测与防治提供有效解决手段及技术支撑。
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公开(公告)号：CN118139041B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410543385.X
申请日：2024-05-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: H04W12/03 , H04W12/041 , H04W12/0433 , H04B7/185 , H04N1/44 , H04N1/32 , G06V20/13 , H04W84/06
Abstract: 一种基于卫星边缘计算的安全在轨差异识别方法，在初始化阶段，可信第三方TA配置基本安全参数，初始化布谷鸟过滤器，并为两颗卫星分别选择对称的可逆矩阵作为密钥，同时生成公钥，并在卫星与地面站之间共享对称会话密钥。在粗粒度比较阶段，两颗卫星将收集的遥感图像划分为子图像，并通过布谷鸟过滤器识别可能存在差异的子图像，然后使用MSIP协议计算子图像的结构化项向量的内积，以比较差异而保护数据隐私。在细粒度比较和识别阶段，第二卫星利用DCTree结构进一步精确识别差异。在结果处理阶段，第二卫星将根据比较结果决定是否将加密的子图像内容发送至地面站。该方法确保了卫星间数据交换的安全性和保密性，同时减少了卫星下行传输的数据量。
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公开(公告)号：CN117727063B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410171582.3
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V30/42 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06V10/764
Abstract: 一种基于图注意力网络的星图识别方法，包括：将待识别星图中的每个星点视为一个图节点，提取星图的拓扑图数据，拓扑图数据包括星图中所有星点的特征构成的特征矩阵，以及用于表征星图中的星点之间的连接关系及权重的邻接矩阵；将拓扑图数据输入经训练的图注意力网络，通过图注意力网络识别星图中的主星；图注意力网络包含基于掩膜图注意力机制的图注意力层，特征矩阵和邻接矩阵输入图注意力层后，使用通过掩膜图注意力机制计算得到的自注意力指标矩阵，对邻接矩阵进行掩膜处理得到注意力矩阵，以注意力矩阵代替邻接矩阵，实现对每个星点特征之间的消息聚合。该星图识别方法具有很好的鲁棒性和识别准确率，视场内星点较少时也能够稳定匹配。
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