公开(公告)号：CN119295863A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411823205.X

申请日：2024-12-12

Applicant: 浙江国遥地理信息技术有限公司

Inventor： 陆亿泷 ,  杨为琛 ,  马广迪 ,  肖长林 ,  张国 ,  杨生娟 ,  牛玉刚 ,  王翔 ,  郭斌 ,  王静 ,  穆艺涓 ,  安艳红 ,  黄树伟 ,  林慧 ,  施妍虹 ,  李涛

IPC: G06V10/774 ,  G01S13/90 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094

Abstract: 本说明书实施例公开了一种雷达微波图像数据集生成方法、装置及电子设备。该方法包括通过构建、训练的双向转换深度学习模型，再将待转换的大批量光学图像数据集通过训练好的双向转换深度学习模型进行转换，得到严重缺失的微波图像大数据集。在以上深度学习生成模型方式中，通过在双向转换深度学习模型中通过设置正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型，以及设置失真自适应函数不断调整深度学习模型参数，使得最后生成的雷达微波图像数据集具有高保真度，细节丰富，结构逼真，增强了对应光学图像和微波图像在不同视角下的一致性和真实性，满足了后续深度学习在星载合成孔径雷达智能应用中对大批量、高质量训练样本的需求。

公开(公告)号：CN118710556A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202411195733.5

申请日：2024-08-29

Applicant: 浙江国遥地理信息技术有限公司 ,  湖州市测绘院 ,  北京国遥新天地信息技术股份有限公司

Inventor： 肖长林 ,  王高强 ,  王洪斌 ,  闫令 ,  郭斌 ,  王旭婕 ,  王琳 ,  孙春玲 ,  吕献秀 ,  吉圳哲 ,  杨为琛 ,  马广迪 ,  王翔

IPC: G06T5/77 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T3/18 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本说明书实施例公开了一种遥感影像的扭曲变形修复方法、装置及电子设备。该方法包括以生成对抗网络模型为基础模型，基于训练数据训练基础模型，得到扭曲变形修复模型；获取待修复的遥感影像，将遥感影像划分为至少一个第一影像，并将各第一影像划分为多个第二影像；基于扭曲变形修复模型分别处理各第二影像，生成第一影像的第二修复影像；整合各第二修复影像，得到修复遥感影像。本说明书实施例能够通过训练好的扭曲变形修复模型对遥感影像进行修复，无需人工预处理即可快速准确的对遥感影像进行扭曲变形修复。

公开(公告)号：CN119295863B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411823205.X

申请日：2024-12-12

Applicant: 浙江国遥地理信息技术有限公司

Inventor： 陆亿泷 ,  杨为琛 ,  马广迪 ,  肖长林 ,  张国 ,  杨生娟 ,  牛玉刚 ,  王翔 ,  郭斌 ,  王静 ,  穆艺涓 ,  安艳红 ,  黄树伟 ,  林慧 ,  施妍虹 ,  李涛

IPC: G06F30/27

Abstract: 本说明书实施例公开了一种雷达微波图像数据集生成方法、装置及电子设备。该方法包括通过构建、训练的双向转换深度学习模型，再将待转换的大批量光学图像数据集通过训练好的双向转换深度学习模型进行转换，得到严重缺失的微波图像大数据集。在以上深度学习生成模型方式中，通过在双向转换深度学习模型中通过设置正向生成对抗网络模型和反向生成对抗网络模型，以及设置失真自适应函数不断调整深度学习模型参数，使得最后生成的雷达微波图像数据集具有高保真度，细节丰富，结构逼真，增强了对应光学图像和微波图像在不同视角下的一致性和真实性，满足了后续深度学习在星载合成孔径雷达智能应用中对大批量、高质量训练样本的需求。

公开(公告)号：CN119048520A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411555308.2

申请日：2024-11-04

Applicant: 浙江国遥地理信息技术有限公司

Inventor： 马广迪 ,  陈威 ,  肖长林 ,  杨为琛 ,  王翔 ,  王旭婕 ,  郭斌 ,  吕献秀 ,  王静 ,  孙春玲 ,  穆艺涓 ,  卢江平 ,  朱俊清 ,  安艳红

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/75

Abstract: 本发明实施例提供一种基于卫星影像和VGG模型微调的影像镶嵌错位点的检测方法，所述方法包括：对卫星图像的镶嵌图像进行预处理，进行错位判定，确定错位区域；对镶嵌图像错位区域进行标记，并将标记的镶嵌图像划分为训练集和验证集；将训练集输入VGG模型进行训练，通过VGG模型训练得到的预测图像和训练集计算损失函数，训练至VGG模型稳定；将验证集输入训练后的VGG模型，通过VGG模型输出图像与验证集进行对比，评估模型输出结果的正确性；当正确性小于预设精度值时，对错误图像进行重标记，通过重标记的错误图像对VGG模型进行迭代训练，输出VGG模型的模型权重；将模型权重集成至预设的检测脚本，实时检测原始卫星图像的镶嵌错位点。

公开(公告)号：CN118941964A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411406434.1

申请日：2024-10-10

Applicant: 浙江国遥地理信息技术有限公司

Inventor： 肖长林 ,  朱俊清 ,  杨为琛 ,  牛玉刚 ,  王翔 ,  马广迪 ,  王琳 ,  陈威 ,  卢江平 ,  王旭婕 ,  王静 ,  郭斌 ,  孙春玲

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/74 ,  G06V10/26

Abstract: 本说明书实施例主要涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种遥感影像变化检测方法及装置。一种遥感影像变化检测方法，方法包括：获取第一影像样本数据和第二影像样本数据；基于第一影像样本数据和第二影像样本数据获取第一影像检测模型和第二影像检测模型；通过第一影像检测模型对第一待检测影像进行检测以得到第一目标区图像，通过第二影像检测模型对第二待检测影像进行检测以得到第二目标区图像，通过第一目标区图像和第二目标区图像获取目标差异区图像；对目标差异区图像上的目标差异区进行筛选。本说明书实施例提供的方法及装置，在获得目标差异区图像后，能够筛选掉一些伪变化的目标差异区，进而提高了遥感影像变化检测的准确性。