公开(公告)号：CN114220003B

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202111423886.7

申请日：2021-11-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 任东 ,  刘明 ,  何雨岩 ,  向杰 ,  安毅

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26

Abstract: 一种大范围地物分割的多目标无监督域自适应方法，包括以下步骤：步骤1：在获取的大范围遥感影像中，选取多个领域中的一个领域的数据，标记后进行裁剪制作源域数据集，其他领域的图像直接裁剪后制作为多个目标域数据集；步骤2：将源域数据集和多个目标域数据集投入多分支无监督域自适应模型进行训练，获取分割模型；步骤3：将多个目标域数据集投入分割模型中，通过熵最小化排序将拥有高置信度伪标签的目标域图像制作为伪源域数据集；步骤4：将伪源域数据集和多个目标域数据集投入多分支无监督域自适应模型进行训练，获取最终分割模型；步骤5：将全部遥感图像放入模型得到分割结果。

公开(公告)号：CN116245891A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211446953.1

申请日：2022-11-18

Applicant: 三峡大学

Inventor： 任东 ,  何雨岩 ,  孙航 ,  向野 ,  汤丹 ,  丁峰

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/62 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

Abstract: 一种基于特征交互和注意力解码的农作物区域提取的方法，它包括以下步骤：步骤1：使用无人机获取遥感影像，并对遥感影像进行一系列的数据预处理，制作成数据集；步骤2：在网络模型中构建深度特征交互模块；步骤3：在网络模型中构建空间注意力解码模块，并用数据集对整体网络模型进行训练，得到训练好的模型权重；步骤4：将待识别的遥感区域图像输入到模型中得到分割结果；步骤5：根据遥感图像的分辨率和分割结果计算农作物区域面积；本发明的目的是能在节省大量的人力物力的情况下，实现对农村农作物区域面积的有效提取。

公开(公告)号：CN114220003A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111423886.7

申请日：2021-11-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 任东 ,  刘明 ,  何雨岩 ,  向杰 ,  安毅

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62

Abstract: 一种大范围地物分割的多目标无监督域自适应方法，包括以下步骤：步骤1：在获取的大范围遥感影像中，选取多个领域中的一个领域的数据，标记后进行裁剪制作源域数据集，其他领域的图像直接裁剪后制作为多个目标域数据集；步骤2：将源域数据集和多个目标域数据集投入多分支无监督域自适应模型进行训练，获取分割模型；步骤3：将多个目标域数据集投入分割模型中，通过熵最小化排序将拥有高置信度伪标签的目标域图像制作为伪源域数据集；步骤4：将伪源域数据集和多个目标域数据集投入多分支无监督域自适应模型进行训练，获取最终分割模型；步骤5：将全部遥感图像放入模型得到分割结果。

公开(公告)号：CN115631434A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211312027.5

申请日：2022-10-25

Applicant: 三峡大学

Inventor： 向杰 ,  王安慧 ,  任东 ,  林荣 ,  何雨岩

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于遥感影像的土地利用分类方法，包括以下步骤：步骤1：获取城市和乡镇土地的遥感影像原始图像，筛选图片后对其标记，共包含四种类别：耕地、果园、森林、建筑；步骤2：对标记的图片进行裁剪和数据增强，制作数据集；步骤3：将制作好的数据集中的训练集放入到特征提取网络和多尺度融合上采样结构中进行训练，得到分割模型；步骤4：将待分类的遥感图像放入到训练好的分割模型中识别得到结果；本发明的目的是为了解决针对基于遥感影像的土地分类方法中，当土地类别多，特征复杂存在小目标精度低以及边缘分割效果差的问题，而提出的一种能够对遥感影像中多种土地类型实现更精确的识别结果的方法。

公开(公告)号：CN115497008A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211181778.8

申请日：2022-09-27

Applicant: 三峡大学

Inventor： 任东 ,  何雨岩 ,  孙航 ,  向野 ,  汤丹 ,  丁峰

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种利用遥感矢量对耕地区域进行识别的方法，它包括以下步骤：步骤1：获取遥感影像，并进行图像处理以获得遥感图像；步骤2：用制作好的数据集对特征提取网络和注意力解码模块进行训练，得到分割模型；步骤3：对分割模型进行训练，将待识别区域的遥感图像放入已训练好的分割模型中得到分割结果图像；步骤4：将分割结果图像进行拼接，计算耕地区域面积。本发明的目的是为了解决现有针对耕地面积测量的遥感影像处理方法，对耕地的边缘分割的提取效果及准确度不佳，容易在耕地的边缘出现不完整分割和多余的分割的技术问题，而提供的一种能实现对耕地区域更加精确的分割的利用遥感矢量对耕地区域进行识别的方法。

公开(公告)号：CN114022762A

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN202111263764.6

申请日：2021-10-26

Applicant: 三峡大学

Inventor： 任东 ,  刘明 ,  何雨岩 ,  向杰 ,  安毅

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/68 ,  G06V10/26 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 对农作物种植区域面积进行提取的无监督域自适应方法，包括以下步骤：步骤1：收集不同领域遥感图像，选取某一领域遥感图像，标记后进行裁剪和数据增强制作源域数据集，其他领域图像直接裁剪和数据增强后制作目标域数据集；步骤2：通过源域数据集和目标域数据集对类级特征集合域自适应模型进行训练，得到分割模型；步骤3：将需要识别的遥感图像放入模型得到结果；步骤4：根据遥感图像分辨率和分割结果计算农作物种植区域面积；本发明的目的是为了能在不造成大量成本的情况下，实现对大规模农作物种植区域的面积提取工作。