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公开(公告)号：CN110348311A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910511789.X
申请日：2019-06-13
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 郑州信大先进技术研究院
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的道路交叉口识别系统及方法，本发明通过对深度学习网络进行了改进，由低到高将低层和高层的卷积层的特征图进行融合，能够将低层卷积层对图像的纹理、边缘等细节信息与高层卷积层对图像的语义信息进行有效的融合，同时结合每层卷积层对应的RPN层的处理能力，有利于对小目标的检测，解决了道路交叉口识别不准确的问题。本发明通过设置4种尺寸和4种比例，从而得到16种不同的区域建议框，能够较好的覆盖全部类型的道路交叉口，增强对X形、Y形和复合型等交叉口的识别效果。
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公开(公告)号：CN110348311B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910511789.X
申请日：2019-06-13
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 , 郑州信大先进技术研究院
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的道路交叉口识别系统及方法，本发明通过对深度学习网络进行了改进，由低到高将低层和高层的卷积层的特征图进行融合，能够将低层卷积层对图像的纹理、边缘等细节信息与高层卷积层对图像的语义信息进行有效的融合，同时结合每层卷积层对应的RPN层的处理能力，有利于对小目标的检测，解决了道路交叉口识别不准确的问题。本发明通过设置4种尺寸和4种比例，从而得到16种不同的区域建议框，能够较好的覆盖全部类型的道路交叉口，增强对X形、Y形和复合型等交叉口的识别效果。
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公开(公告)号：CN110309694B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201810903797.4
申请日：2018-08-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像主方向确定方法及装置，属于遥感影像处理应用领域。本发明首先将遥感影像分割为多个遥感影像区域，然后依据各遥感影像区域之间的一致性将其归到多个遥感影像区块中，之后计算出各遥感影像区块的主方向，将各遥感影像区块的主方向所组成的集合作为遥感影像的主方向。本发明不需要人工在遥感影像中框出各个目标的大致范围，也不需要对各个目标一一计算主方向，减少了人工干预，降低了计算量，提高了实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110363053A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201810903773.9
申请日：2018-08-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像居民地提取方法及装置，属于遥感影像处理应用领域。本发明将遥感影像缩放为不同分辨率的尺度影像，然后计算得到各尺度影像中所有像素点的属性标记，通过转换，可以得到遥感影像上所有像素点的多个属性标记结果，最后通过综合判断以提取居民地信息。本发明利用低分辨率尺度影像纹理特征清晰的原理，选择低分辨率的多尺度遥感影像替代高分辨率的原始遥感影像进行居民地提取，最终通过综合判断得到居民地属性标记结果，提高了提取结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116543191A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310040195.1
申请日：2023-01-11
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感数据处理与应用技术领域，具体涉及一种多源遥感数据自适应融合地物分类方法。获取同一地区同一时间的遥感影像和LiDAR点云，输入至构建的地物分类模型中，得到地物分类结果；其中，地物分类模型包括二维网络、三维网络、采样重构模块、特征融合模块和分类器；二维网络用于对输入的遥感影像进行特征提取得到二维特征，三维网络用于对输入的LiDAR点云进行特征提取得到三维特征；采样重构模块用于实现二维特征和三维特征的对齐；特征融合模块用于将对齐后的二维特征和三维特征进行融合处理。本发明突破了现有融合方法大多基于影像而对三维信息利用不够充分的问题，为异源数据融合提供了新的思路，在实际应用中具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110309694A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201810903797.4
申请日：2018-08-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像主方向确定方法及装置，属于遥感影像处理应用领域。本发明首先将遥感影像分割为多个遥感影像区域，然后依据各遥感影像区域之间的一致性将其归到多个遥感影像区块中，之后计算出各遥感影像区块的主方向，将各遥感影像区块的主方向所组成的集合作为遥感影像的主方向。本发明不需要人工在遥感影像中框出各个目标的大致范围，也不需要对各个目标一一计算主方向，减少了人工干预，降低了计算量，提高了实用性。
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公开(公告)号：CN116664826A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310130974.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域，具体涉及一种小样本点云语义分割方法。首先采用元学习训练策略对构建的语义分割网络模型进行训练；所述语义分割网络模型包括特征提取网络、多原型生成模型和关系学习网络；特征提取网络用于分别对支撑集和查询集进行语义特征提取得到支撑集特征和查询集特征，多原型生成模型用于对支撑集特征进行特征选择得到原型特征，关系学习网络用于学习原型特征和查询特征之间的相似性关系；然后将待分类点云数据输入至训练后的语义分割网络模型得到分类结果。本发明设计了一种小样本分类元学习方法，面对全新场景时仅需要少量标记样本就能够实现新类别的分类，相较于基于监督的深度学习方法能提高整体分类精度。
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公开(公告)号：CN110363053B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201810903773.9
申请日：2018-08-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像居民地提取方法及装置，属于遥感影像处理应用领域。本发明将遥感影像缩放为不同分辨率的尺度影像，然后计算得到各尺度影像中所有像素点的属性标记，通过转换，可以得到遥感影像上所有像素点的多个属性标记结果，最后通过综合判断以提取居民地信息。本发明利用低分辨率尺度影像纹理特征清晰的原理，选择低分辨率的多尺度遥感影像替代高分辨率的原始遥感影像进行居民地提取，最终通过综合判断得到居民地属性标记结果，提高了提取结果的准确性。
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