公开(公告)号：CN116486169B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310477115.9

申请日：2023-04-27

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 李梓桢 ,  金世超 ,  贺广均 ,  冯鹏铭 ,  梁颖 ,  陈千千 ,  上官博屹 ,  常江

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06F16/36 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/50

Abstract: 本发明涉及遥感图像目标动向判别方法，包括：S100，对遥感图像进行全景分割标注和目标行为动向标注，确定目标动向知识图谱；S200，基于遥感图像建立全景分割模型，以ResNet作为特征提取主干网络，并引入交叉注意力模块提取长距上下文信息；S300，根据全景分割网络中的实例分割分支对遥感图像进行实例级分割，根据全景分割网络中的语义分割分支对遥感图像进行语义级分割；S400，引入基于贝叶斯决策的分支融合模块，对实例分割分支和语义分割分支的结果进行决策融合，生成全景分割图像；S500，将全景分割图像进行像素聚类生成场景信息知识图谱；S600，根据图注意力网络，对场景信息知识图谱中的关注目标进行动向判别。本发明可推理遥感图像中目标的行为动向信息。

公开(公告)号：CN116450632B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310421521.3

申请日：2023-04-18

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 上官博屹 ,  贺广均 ,  冯鹏铭 ,  金世超 ,  符晗 ,  陈千千 ,  常江 ,  梁颖

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明涉及一种地理样本数据质量评估方法、设备及存储介质，地理样本数据质量评估方法包括：分析多应用层级的地理人工智能样本数据的质量特征，建立多应用层级的样本数据质量指标体系；确定进行质量评估的地理人工智能样本数据集的特征与质量规范；确定进行质量评估的地理人工智能样本数据集的质量评估规范；执行地理人工智能样本数据质量评估，获取质量评估结果；基于质量评估结果，生成地理人工智能样本数据质量评估报告。本发明，能够满足像素级、目标级、场景级多应用层级的地理人工智能样本数据的质量评估需求，为地理人工智能样本数据的质量评估提供系统性参考，从而帮助提高样本数据的可靠性。

公开(公告)号：CN116416136B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310408459.4

申请日：2023-04-17

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 杨云超 ,  张拯宁 ,  冯鹏铭 ,  贺广均 ,  梁颖 ,  刘世烁 ,  常江 ,  梁银川

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06T7/00 ,  G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、设备及存储介质，获取原始可见光遥感图像数据集及其标注文件；确定需要进行扩增的舰船类别；引入语义评估模块，得到能够扩增的合理区域；依据原始可见光遥感图像数据集的标注文件，提取原始各类舰船切片样本；对原始各类舰船切片样本进行超分辨率重建，构建舰船扩增样例库；将原始可见光遥感图像和舰船扩增样例库进行图像合成处理，得到扩增后的图像；对扩增后的图像进行质量评估，筛选替换原始图像。本发明，实现了舰船少数类的自动扩增，解决因训练集类间不平衡导致训练出来模型偏向于多数类，而对少数类识别精度下降(56)对比文件Nan Mo et al.Improved Faster RCNNBased on Feature Amplification andOversampling Data Augmentation forOriented Vehicle Detection in AerialImages.remote sensing.2020,第1-7页.Yuzhu Ji et al.LGCNet: A local-to-global context-aware feature augmentationnetwork for salient objectdetection.ELSEVIER: InformationSciences.2022,第439-440页.

公开(公告)号：CN116403122B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202310403526.3

申请日：2023-04-14

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 贺广均 ,  唐玮 ,  冯鹏铭 ,  梁颖 ,  常江 ,  田路云 ,  上官博屹 ,  梁银川

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明涉及一种无锚框定向目标检测方法，包括：S100，获取至少一幅包含待检测目标的卫星遥感图像；S200，以Resnet101为主干网络，提取所述卫星遥感图像的降采样4、8、16、32倍的特征C2、C3、C4、C5；S300，根据C2、C3、C4、C5构建FPN网络；S400，将所述FPN网络中的上采样和横向连接，替换为特征选择与对齐，对C2、C3、C4、C5进行融合处理，得到多尺度特征P3、P4、P5、P6、P7；S500，采用旋转边界框进行目标检测；S600，对目标检测算法进行优化，驱动目标检测网络在训练过程中学习目标的遥感方向信息。本发明可提高遥感目标检测对空间尺度大小与方向任意的目标的检测能力。

公开(公告)号：CN113780149B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202111042674.4

申请日：2021-09-07

Applicant: 北京航空航天大学 ,  北京卫星信息工程研究所

Inventor： 史振威 ,  石慧峰 ,  陈科研 ,  陈剑奇 ,  刘子力 ,  贺广均

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的遥感图像建筑物目标高效提取方法。具体步骤如下：一、读入图像数据并进行预处理；二、构造基于注意力机制的遥感图像建筑物目标高效提取网络；三、训练神经网络，得到模型参数；四、就行遥感图像建筑物目标提取。本发明的网络模型是在浅层特征图的稀疏特征上利用Transformer构建全局上下文特征。在浅层特征图上应用Transformer可以很好的保留局部细节用于识别边界；只使用稀疏的语义单词可以显著提高网络的速度并降低计算机的内存消耗；同时构建的全局感受野可以很大程度减少复杂背景的干扰。本发明的遥感图像建筑物提取方法输入为遥感图像，输出为建筑物目标的二值掩模，自动化程度高，信息解析速度快，能够大幅度提高效率，降低成本。

公开(公告)号：CN115908908B

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202211425887.X

申请日：2022-11-14

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 王永富 ,  梁颖 ,  贺广均 ,  陈千千 ,  王丹 ,  冯鹏铭 ,  汪路元 ,  董方

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/22 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力网络的遥感图像聚集型目标识别方法及装置，所述方法包括：构建并训练基于Oriented R‑CNN的目标候选区域检测定位模型；采用训练好的基于Oriented R‑CNN的目标候选区域检测定位模型检测遥感图像中目标的候选区域，并提取对应的特征，根据所述候选区域的位置关系构建图结构数据集；将所述候选区域的位置编码引入图注意力网络，构建图节点分类网络模型；利用所述图结构数据集训练所述图节点分类网络模型，对遥感图像中目标的候选区域的特征进行聚合和更新，实现目标的分类。本发明可以对遥感图像中尺寸小、外观模糊的聚集型目标进行准确识别并提高识别精度。

公开(公告)号：CN116630820A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310530434.1

申请日：2023-05-11

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 田路云 ,  贺广均 ,  李梓桢 ,  徐加伟 ,  冯鹏铭 ,  符晗 ,  上官博屹 ,  金世超

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/32 ,  G06V10/44 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种光学遥感数据星上并行处理方法与装置，所述装置包括：主控与预处理模块(100)，用于通过星务轮询方式获取光学遥感数据并进行预处理与切片处理；至少一个数据处理模块(200)，用于对所述预处理与切片处理后的光学遥感数据进行目标的并行检测识别或语义分割，再将结果回传至所述主控与预处理模块(100)；电源模块(300)，用于对所述主控与预处理模块(100)和所述数据处理模块(200)上电；背板(400)，用于连接所述主控与预处理模块(100)、所述数据处理模块(200)和所述电源模块(300)。通过实施本发明的上述方案，可用于光学遥感卫星数据的在轨并行处理，从而实现目标的在轨实时检测识别以及光学遥感数据的在轨实时语义分割。

公开(公告)号：CN116563680A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310493846.2

申请日：2023-05-05

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 冯鹏铭 ,  刘洪宁 ,  贺广均 ,  张汝波 ,  金世超 ,  梁颖 ,  上官博屹 ,  张鹏

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备，通过特征提取主干网络提取输入遥感图像特征，得到不同层级位置的特征图；构建特征融合网络并对不同层级位置的特征图进行融合，获得遥感图像目标的多特征图；构建多个高斯混合模型拟合多特征图，获得高斯混合模型的参数；对多个高斯混合模型进行加权平均融合，利用融合后的高斯混合模型生成数据并与原始特征图拼接；利用融合特征图输入目标检测网络的检测头，进行遥感图像检测，计算分类、位置预测损失；重复执行上述步骤，训练检测模型；利用检测模型进行检测。本发明，提升了模型分类和定位出遥感图像中的感兴趣目标的能力，提高遥感图像目标定位准确性，提高模型检测能力。

公开(公告)号：CN116403122A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310403526.3

申请日：2023-04-14

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 贺广均 ,  唐玮 ,  冯鹏铭 ,  梁颖 ,  常江 ,  田路云 ,  上官博屹 ,  梁银川

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明涉及一种无锚框定向目标检测方法，包括：S100，获取至少一幅包含待检测目标的卫星遥感图像；S200，以Resnet101为主干网络，提取所述卫星遥感图像的降采样4、8、16、32倍的特征C2、C3、C4、C5；S300，根据C2、C3、C4、C5构建FPN网络；S400，将所述FPN网络中的上采样和横向连接，替换为特征选择与对齐，对C2、C3、C4、C5进行融合处理，得到多尺度特征P3、P4、P5、P6、P7；S500，采用旋转边界框进行目标检测；S600，对目标检测算法进行优化，驱动目标检测网络在训练过程中学习目标的遥感方向信息。本发明可提高遥感目标检测对空间尺度大小与方向任意的目标的检测能力。

公开(公告)号：CN116403007A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310390010.X

申请日：2023-04-12

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 刘世烁 ,  冯鹏铭 ,  贺广均 ,  苗晶 ,  金世超 ,  陈千千 ,  田路云 ,  梁颖

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/62 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V10/766 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于目标向量的遥感影像变化检测方法，包括：使用向量对遥感序列影像进行样本标注；构建目标向量检测模型，将已标注的遥感序列影像输入所述目标向量检测模型进行训练；利用所述目标向量检测模型对同一区域不同时间的遥感影像中的所有目标进行检测，得到不同集合的目标向量；利用变化相似度算法计算不同集合中目标向量的相似度距离，获得目标的变化情况。通过实施本发明的上述方案，可以实现遥感影像中目标变化前后的高精度匹配和精细化的变化检测。