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公开(公告)号：CN119091238B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411594181.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 在本说明书提供的一种遥感图像多任务标注方法、装置、存储介质及设备中，获取遥感图像，并通过切片得到各图像切片，针对每一图像切片，通过图像分类模型确定分类标签以及通过图像分割模型确定分割掩膜，根据图像切片预设的包含图文解译要求的解译提示文本，通过图文解译模型，得到该图像切片的图文解译文本，该图文解译要求至少包括该图像切片中各场景区域之间的位置关系以及所述各场景区域在该图像切片中的位置、图像级概述、目标级概述以及目标区域形状，根据该图像切片的分类标签、分割掩膜以及图文解译文本，确定结果标注信息，通过图像分类模型、图像分割模型及图文解译模型，实现了遥感图像的多任务标注，提高了标注效率。
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公开(公告)号：CN119602857A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510138982.9
申请日：2025-02-08
Applicant: 之江实验室
IPC: H04B7/185 , H04L67/06 , H04B10/118
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星组网星座的天地协同遥感智能体系统，包括地面站和卫星组网星座，卫星组网星座中根据与地面站的建链情况分为建链卫星和非建链卫星；该系统中，响应于用户输入或突发灾害事件，地面站利用地面大模型生成指令文件并上传至建链卫星；建链卫星对指令文件进行解析并判断自身是否为主责星，若不是则将指令文件传输至主责星，主责星利用星载大模型生成对应的任务规划；主责星基于自身和其余卫星的实际情况生成相应的计算请求和/或拍摄请求，发送至对应其余卫星并接收返回的计算结果和/或拍摄结果，基于所有计算结果和/或拍摄结果生成结果文件，通过建链卫星将结果文件下传至地面站；地面站对结果文件进行解析及可视化处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119091335B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411594179.8
申请日：2024-11-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书公开了一种航拍图像检测方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取航拍图像以及对应的各第一物体标签，作为训练样本，并确定对应的标注，通过编码器得到各尺度下的各图像特征、各物体特征以及各第一物体标签对应的各文本特征。通过解码器确定增强文本特征以及确定各增强物体特征，通过检测层确定各增强物体特征对应的目标文本特征以及目标标签。根据检测层的输出与标注之间的差异确定总损失，以总损失最小为调整目标，训练航拍检测模型。通过将尺度特征融入文本特征，使得训练完成的航拍检测模型可将多尺度的文本特征作为引导，进一步促进图像与文本特征的对齐，增强图像特征与文本特征之间的关联，突破了传统航拍检测在类别上的限制。
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公开(公告)号：CN119274042A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411742034.8
申请日：2024-11-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本说明书公开了面向遥感场景非对称跨模态的大模型知识迁移方法和装置，获取训练样本对，一个训练样本对中样本RGB图像和样本MS图像对应同一场景分类，将样本MS图像输入教师模型，确定教师模型从样本MS图像提取出的第一图像特征，确定教师模型根据第一图像特征得到的第一场景分类作为伪标注，将样本RGB图像输入学生模型，确定学生模型从样本RGB图像提取出的第二图像特征，确定学生模型根据第二图像特征得到的第二场景分类，根据第二图像特征与第一图像特征的差异以及第二场景分类与伪标注的差异对所述学生模型进行训练，可降低对训练样本的语义一致性需求，利用更少量的MS训练样本对更多的RGB样本进行训练，提升学生模型性能。
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公开(公告)号：CN119091335A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411594179.8
申请日：2024-11-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本说明书公开了一种航拍图像检测方法、装置、存储介质及电子设备，通过获取航拍图像以及对应的各第一物体标签，作为训练样本，并确定对应的标注，通过编码器得到各尺度下的各图像特征、各物体特征以及各第一物体标签对应的各文本特征。通过解码器确定增强文本特征以及确定各增强物体特征，通过检测层确定各增强物体特征对应的目标文本特征以及目标标签。根据检测层的输出与标注之间的差异确定总损失，以总损失最小为调整目标，训练航拍检测模型。通过将尺度特征融入文本特征，使得训练完成的航拍检测模型可将多尺度的文本特征作为引导，进一步促进图像与文本特征的对齐，增强图像特征与文本特征之间的关联，突破了传统航拍检测在类别上的限制。
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公开(公告)号：CN118354004A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410779805.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 之江实验室
IPC: H04N1/00
Abstract: 在本说明书提供一种卫星图像传输方法、装置、介质及设备中，首先确定地面站发送的传输任务，确定执行传输任务需要的各第一图像，并创建记录各第一图像的传输状态的传输状态表，其次将各第一图像下传地面站，根据各第一图像的传输结果，更新传输状态表，当需要对传输任务更新时，根据更新以及从传输状态表确定的未下传的各第一图像，确定执行传输任务需要的各第二图像，并将各第二图像下传地面站，通过确定各第一图像的传输状态变化，使卫星能够确定未下传的第一图像并从中确定第二图像，从而提升了卫星的资源利用率。
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公开(公告)号：CN116452945A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310210844.8
申请日：2023-03-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种解构图像生成网络中层表征的方法和装置，属于生成式对抗网络及可解释性应用技术领域。本方法将传统的GAN修改为可解释的GAN而不需要手动标注语义特征。该发明设计一种残差函数来优化通过解构中层表征来增强模型可解释性。本发明提出的方法可以实现无监督学习，使得每组滤波器自觉学习一致的视觉概念的图像区域，同时避免了人为标注语义的操作，更符合神经网络内部真实特性。
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