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公开(公告)号：CN118885631A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411074979.7
申请日：2024-08-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/532 , G06F16/53 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于自然语言描述的遥感图像检索方法、设备及介质，涉及遥感图像检索领域，方法包括：获取遥感图像的文本描述信息，构建文本库；对文本库中的每个句子进行清洗和预处理，得到每个句子的句子ID；通过基于Bert的预训练语言模型，逐个对文本库中的句子进行向量编码转换，得到句子向量表示；通过句子ID和句子向量表示构建数据集；构建遥感图像检索模型；通过数据集对遥感图像检索模型进行训练；获取待检索遥感图像，通过训练后的遥感图像检索模型，生成待检索遥感图像的自然语言描述句子；将自然语言描述句子作为待检索句子；通过基于Bert的预训练语言模型，在数据集中检索，得到与待检索遥感图像相似的遥感图像。
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公开(公告)号：CN117132900A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311102653.6
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/045
Abstract: 本申请实施例提供了一种面向中低分辨率时序卫星影像的语义分割方法及系统，该方法包括确定目标地块中每个像素点的目标时间序列；基于每个像素点的目标时间序列，分别进行时序特征提取，得到每个像素点的时序特征hT；基于每个像素点的目标时间序列，分别进行空间特征提取，得到每个像素点的空间特征xT；针对每个像素点，分别基于相应的时序特征hT、以及空间特征xT进行特征融合记忆，得到相应的特征融合序列rT；基于每个像素点的特征融合序列rT进行特征拼接，得到目标特征图；基于所述目标特征图，输出相应的分割结果。该方法的实施能够提高在土地分类中对于中低分辨率卫星影像的利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112434664B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202011450945.5
申请日：2020-12-11
Applicant: 宁夏回族自治区自然资源信息中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种基于混合型数据集的农用地遥感影像识别方法，包括：S1，输入混合数据集合D1；S2，采用多分类逻辑回归模型、softmax模型和多分类SVM模型进行多分类，对分类结果加权处理判断后形成分类集合M1；S3，利用M1进行模型训练，得到三种新的训练模型；S4，利用新的三种模型进行再次分类，并对分类结果加权处理判断形成分类集合M2；S5，综合M1和M2的分类加权判断计算M3，再通过M1,M2,M3进行加权处理获得最后的分类结果；S6，输出分类结果。本发明的方法相较传统的单一的识别方法，平均农用地识别正确率提升10.5%，其对于其他地雷的识别准确率提升8.7%；可以大大提高了其分类结果的准确度和精确度。
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公开(公告)号：CN112434664A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011450945.5
申请日：2020-12-11
Applicant: 宁夏回族自治区自然资源信息中心 , 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于混合型数据集的农用地遥感影像识别方法，包括：S1，输入混合数据集合D1；S2，采用多分类逻辑回归模型、softmax模型和多分类SVM模型进行多分类，对分类结果加权处理判断后形成分类集合M1；S3，利用M1进行模型训练，得到三种新的训练模型；S4，利用新的三种模型进行再次分类，并对分类结果加权处理判断形成分类集合M2；S5，综合M1和M2的分类加权判断计算M3，再通过M1,M2,M3进行加权处理获得最后的分类结果；S6，输出分类结果。本发明的方法相较传统的单一的识别方法，平均农用地识别正确率提升10.5%，其对于其他地雷的识别准确率提升8.7%；可以大大提高了其分类结果的准确度和精确度。
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公开(公告)号：CN116681953A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310792142.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种基于卫星影像时间序列的农用地分类方法及模型，涉及土地覆盖分类技术领域，该方法包括：将农用地卫星影像时间序列输入到空间编码器，生成不同分辨率的特征图时间序列；将最低分辨率的特征图时间序列和时间序列对应的采集时间输入到时间编码器，得到最低分辨率的时间注意力掩码；按照不同的倍数对最低分辨率的时间注意力掩码进行上采样，得到其它分辨率特征图时间序列对应的时间注意力掩码；将各时间注意力掩码分别作用在对应分辨率的特征图时间序列上，得到不同分辨率的特征图；将上述不同分辨率的特征图输入到空间解码器，得到农用地的语义分割结果。本申请充分利用了多时相卫星影像的时空信息，具有更高的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112434752A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011441724.1
申请日：2020-12-11
Applicant: 宁夏回族自治区自然资源信息中心 , 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种混合型VGG模型遥感影像地类数据训练集制作方法，包括：S1，获取高分遥感图像；S2，读取高分遥感图像，对高分遥感图像按照用地类型进行裁剪分类；S3，将裁剪分类结果按照0.8米的分辨率进行分辨率统一化；S4，将统一化的结果，实现规格化，将所有的分类的图像规格化为224*224像素的图像，并生成其局部224*224的截图；S5，将规格化的图像进行色彩的处理；S6，输出混合型地类数据集合。本发明的方法，相较于传统的数据集制作方法，对VGG数据模型具有更优的特征提取及分类效果。
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公开(公告)号：CN117315256A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311379639.0
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种高分辨率遥感图像语义分割方法，包括：S1：构建图像语义分割模型，图像语义分割模型包括：主干网络和解码分割网络；S2：获取遥感图像，通过主干网络对遥感图像进行语义特征提取，获得第一特征图像、第二特征图像、第三特征图像和第四特征图像；S3：通过解码分割网络对第一特征图像、第二特征图像、第三特征图像和第四特征图像进行解码和融合，获得语义分割图像。本发明通过图像嵌入模块和注意力模块构建主干网络，通过设置四个注意力模块可以提取遥感图像的四种形状的特征图像，使图像语义分割模型能够区分多种像素类别。
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