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公开(公告)号：CN119180979B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411001631.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 新疆生产建设兵团自然资源卫星应用技术中心(兵团自然资源基础数据中心)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供了一种基于特征交互和场景‑语义协同的矿山占地模型训练方法，涉及深度学习技术领域，该方法包括：获取场景分类数据集，其中，场景分类数据集包括多个遥感图像；将遥感图像输入初始训练模型，得到预测结果，根据预测结果得到损失值，通过损失值对初始训练模型进行调优，得到矿山占地模型；初始训练模型包括特征提取模块和特征交互模块，通过特征提取模块对遥感图像进行特征提取，得到浅层特征数据和深层特征数据；通过特征交互模块将浅层特征数据和深层特征数据，通过自注意力机制进行任务交互处理，得到目标特征数据，目标特征数据用于得到预测结果。本发明提高现有模型在矿山占地任务中，面对不同任务的差异时的数据特征处理能力。
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公开(公告)号：CN119180979A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411001631.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 新疆生产建设兵团自然资源卫星应用技术中心(兵团自然资源基础数据中心)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06V20/17 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供了一种基于特征交互和场景‑语义协同的矿山占地模型训练方法，涉及深度学习技术领域，该方法包括：获取场景分类数据集，其中，场景分类数据集包括多个遥感图像；将遥感图像输入初始训练模型，得到预测结果，根据预测结果得到损失值，通过损失值对初始训练模型进行调优，得到矿山占地模型；初始训练模型包括特征提取模块和特征交互模块，通过特征提取模块对遥感图像进行特征提取，得到浅层特征数据和深层特征数据；通过特征交互模块将浅层特征数据和深层特征数据，通过自注意力机制进行任务交互处理，得到目标特征数据，目标特征数据用于得到预测结果。本发明提高现有模型在矿山占地任务中，面对不同任务的差异时的数据特征处理能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118334517B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410438882.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种矿区遥感场景分类模型构建方法、装置及分类方法，涉及图像处理领域，模型构建方法包括：获取矿区的遥感数据，遥感数据光学影像、雷达影像和高程影像数据；基于高程影像数据提取表面数据，并将雷达影像、高程影像数据和表面数据均重采样至与光学影像相同的分辨率，得到临时数据集；将临时数据集和光学影像进行融合，得到初始多模态场景数据集；根据初始多模态场景数据集对初始分类模型进行训练及调优，得到遥感场景分类模型，其中，初始分类模型基于CNN模型和GCN模型构成，遥感场景用于进行矿区遥感场景分类。解决因矿山边缘不规则或模糊边缘以及空间分布稀疏等问题引起矿区遥感场景分类准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN118334517A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410438882.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种矿区遥感场景分类模型构建方法、装置及分类方法，涉及图像处理领域，模型构建方法包括：获取矿区的遥感数据，遥感数据光学影像、雷达影像和高程影像数据；基于高程影像数据提取表面数据，并将雷达影像、高程影像数据和表面数据均重采样至与光学影像相同的分辨率，得到临时数据集；将临时数据集和光学影像进行融合，得到初始多模态场景数据集；根据初始多模态场景数据集对初始分类模型进行训练及调优，得到遥感场景分类模型，其中，初始分类模型基于CNN模型和GCN模型构成，遥感场景用于进行矿区遥感场景分类。解决因矿山边缘不规则或模糊边缘以及空间分布稀疏等问题引起矿区遥感场景分类准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN119180998A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411001511.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种基于地理信息条件扩散模型的多模态样本生成方法，涉及遥感图像生成技术领域，该方法包括：获取遥感多模态语义分割数据集，包括多源图像和与多源图像对应的语义标签；将遥感多模态语义分割数据集输入至地理信息条件扩散模型进行训练，得到多个多模态样本；其中，地理信息条件扩散模型包括联合输入模块和数据嵌合模块；通过联合输入模块将遥感多模态语义分割数据集中的多源图像和语义标签进行通道拼接处理，得到目标图像标签数据；通过数据嵌合模块将目标图像标签数据进行噪声注入‑降噪过程和数据分解处理，得到多个多模态样本。本发明解决了遥感图像标注数据样本通常缺少文本描述信息的问题，实现低成本和高效率的生成数据样本。
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公开(公告)号：CN116721301B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310999943.9
申请日：2023-08-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质。一种目标场景分类模型训练方法，包括：对遥感图像信息进行特征提取并生成融合特征；对融合特征和遥感图像信息分别提取边缘信息，并将提取的边缘信息进行融合得到增强边缘特征；将增强边缘特征和融合特征进行融合，得到边缘融合特征；将边缘融合特征进行通道特征加强，得到加强边缘融合特征；将加强边缘融合特征和对应的标签特征进行融合，得到遥感图像综合特征；将遥感图像综合特征特征输入分类器进行训练，得到目标场景分类模型。本发明的技术方案提高了目标场景分类模型对矿山目标场景的分类精度。
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公开(公告)号：CN116721301A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310999943.9
申请日：2023-08-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质。一种目标场景分类模型训练方法，包括：对遥感图像信息进行特征提取并生成融合特征；对融合特征和遥感图像信息分别提取边缘信息，并将提取的边缘信息进行融合得到增强边缘特征；将增强边缘特征和融合特征进行融合，得到边缘融合特征；将边缘融合特征进行通道特征加强，得到加强边缘融合特征；将加强边缘融合特征和对应的标签特征进行融合，得到遥感图像综合特征；将遥感图像综合特征特征输入分类器进行训练，得到目标场景分类模型。本发明的技术方案提高了目标场景分类模型对矿山目标场景的分类精度。
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