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公开(公告)号：CN113269024A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110348030.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备，其方法为：选取带标签和不带标签的极化SAR数据计算生成协方差矩阵，分别作为源域和目标域数据集；使用源域样本初始化源域及目标域的聚类中心；将源域和目标域数据输入至各自对应的复卷积神经网络，得到重构特征；通过计算重构特征与聚类中心的距离，为目标域样本确定伪标签，并更新目标域的聚类中心；重复聚类迭代，直到聚类迭代收敛或达到聚类最大迭代次数；通过最小化目标函数，迭代更新两个复卷积神经网络的参数，直到网络参数收敛，此时目标域数据集各样本类别即为最终地物类别。本发明可高效对极化SAR数据进行地物分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553263B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010341726.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及运动特性的极化SAR地表形变测量方法、装置及设备，其方法为：以两幅地表SAR影像作为主从影像进行整体配准；对于主影像中的每个待匹配像元，均以自身为中心像元建立规则匹配窗口；基于规则匹配窗口，计算待匹配像元在主从影像之间初始的极化SAR形变矢量；根据欧氏距离阈值，剔除规则匹配窗口内与对应待匹配像元不紧密的像元；通过自适应设置形变矢量差异阈值，在规则匹配窗口内剩余的像元中选取与待匹配像元的运动特性相同的像元，所有选取的像元构成待匹配像元的自适应匹配窗口；基于自适应匹配窗口，计算待匹配像元在主从影像之间最终的极化SAR形变矢量。本发明能够显著提高极化SAR地表形变测量的精度和稳健性。
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公开(公告)号：CN113269024B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110348030.1
申请日：2021-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备，其方法为：选取带标签和不带标签的极化SAR数据计算生成协方差矩阵，分别作为源域和目标域数据集；使用源域样本初始化源域及目标域的聚类中心；将源域和目标域数据输入至各自对应的复卷积神经网络，得到重构特征；通过计算重构特征与聚类中心的距离，为目标域样本确定伪标签，并更新目标域的聚类中心；重复聚类迭代，直到聚类迭代收敛或达到聚类最大迭代次数；通过最小化目标函数，迭代更新两个复卷积神经网络的参数，直到网络参数收敛，此时目标域数据集各样本类别即为最终地物类别。本发明可高效对极化SAR数据进行地物分类。
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公开(公告)号：CN107610160A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710859284.3
申请日：2017-09-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种极化SAR船舶速度估计方法及系统，所述方法包括：S1，使用目标检测算法从待检测区域的主影像的散射全功率图中检测出船舶；S2，对于检测出的每只船舶，以该船舶为匹配窗口，将所述匹配窗口在所述待检测区域的从影像的搜索窗口中移动，获取所述匹配窗口中主影像块与各从影像块之间的极化矩阵相似值；S3，根据所述主影像块的中心位置和最大所述极化矩阵相似值对应的从影像块相应位置的差值，并结合SAR成像参数获取该船舶的速度。本发明方法简单，能精确获取到船舶的速度。
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公开(公告)号：CN111553263A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010341726.7
申请日：2020-04-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种顾及运动特性的极化SAR地表形变测量方法、装置及设备，其方法为：以两幅地表SAR影像作为主从影像进行整体配准；对于主影像中的每个待匹配像元，均以自身为中心像元建立规则匹配窗口；基于规则匹配窗口，计算待匹配像元在主从影像之间初始的极化SAR形变矢量；根据欧氏距离阈值，剔除规则匹配窗口内与对应待匹配像元不紧密的像元；通过自适应设置形变矢量差异阈值，在规则匹配窗口内剩余的像元中选取与待匹配像元的运动特性相同的像元，所有选取的像元构成待匹配像元的自适应匹配窗口；基于自适应匹配窗口，计算待匹配像元在主从影像之间最终的极化SAR形变矢量。本发明能够显著提高极化SAR地表形变测量的精度和稳健性。
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公开(公告)号：CN107610160B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710859284.3
申请日：2017-09-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种极化SAR船舶速度估计方法及系统，所述方法包括：S1，使用目标检测算法从待检测区域的主影像的散射全功率图中检测出船舶；S2，对于检测出的每只船舶，以该船舶为匹配窗口，将所述匹配窗口在所述待检测区域的从影像的搜索窗口中移动，获取所述匹配窗口中主影像块与各从影像块之间的极化矩阵相似值；S3，根据所述主影像块的中心位置和最大所述极化矩阵相似值对应的从影像块相应位置的差值，并结合SAR成像参数获取该船舶的速度。本发明方法简单，能精确获取到船舶的速度。
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