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公开(公告)号：CN117292337A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311576046.3
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种遥感图像目标检测方法，包括：在待测遥感图像中，确定目标出现区域；根据目标出现区域，对待测遥感图像进行裁剪及切片，得到待测图像；采用预先训练好的目标检测模型对待测图像进行检测，确定遥感图像目标；其中，遥感图像目标为移动目标；以及预先训练好的目标检测模型由形态学方法训练得到，形态学方法包括数据增强、目标描框确定和目标最小外接矩形确定中的一项或多项。本发明的方法，提高了模型对遥感图像的目标检测率，以及大幅减少了数据计算量。
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公开(公告)号：CN116704372A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310744170.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06V20/13 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种船舶精细化识别方法及装置，涉及图像识别技术领域，用于解决现有检测方法难以精细化识别船舶轮廓的问题。方法包括：将待检测遥感图像输入训练好的识别模型，得到船舶目标检测框和船舶的多个部件对应的像素的坐标，其中，多个部件包括主炮，垂直发射系统，烟囱和飞行甲板；对船舶的多个部件对应的像素的坐标进行加权拟合，得到与船舶对应的中心直线；以中心直线确定的目标方向与垂直方向夹角值为方向角，对船舶目标检测框进行姿态调整至垂直方向；将姿态调整后的船舶目标检测框与模板库中的模板图像进行匹配，得到船舶的型号和精细化轮廓。
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公开(公告)号：CN114494342B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202111666781.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06T7/246 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种同步轨道卫星可见光序列图像海上目标检测跟踪方法。本发明首先对多帧图像进行分组合成，方便利用目标的运动信息检测候选目标，可提高检出率并降低虚警率；随后对输入序列图像分块后，进行自适应量化的预处理，减小亮度对目标检测的影响；再利用卷积神经网络，对目标进行检测模型训练和加载，能适应复杂场景下的目标检测；利用已训练的检测模型在单组图像上进行目标检测，基于交并比，在多组图像上的检测结果进行目标关联。本方法以数据驱动的方式，自动地在数据中学习能够描述目标的良好特征，计算复杂度随检出目标数呈线性变化，运算效率高，能够满足时效性要求。
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公开(公告)号：CN117830296B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410229799.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06T7/00 , G06N3/0495 , G06T7/62 , G06T7/70
Abstract: 本发明提供了一种红外遥感图像运动船只检测方法、装置、设备及存储介质，可以应用于遥感图像处理技术领域。该方法包括：采集针对运动船只的连续的红外遥感图像序列；在连续的红外遥感图像序列中获取帧差图像序列，帧差图像序列中的每帧帧差图像包含红外遥感图像的变化信息；获取帧差图像序列中每个像素位置在对应时间段内的最大灰度值，形成时域特征图；在时域特征图上标注运动船只的航迹，得到已标注的航迹样本；基于已标注的航迹样本训练检测模型，得到训练完成的检测模型；利用检测模型，对待检测的运动船只进行位置检测，可实现低分辨率红外遥感图像运动船只检测。
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公开(公告)号：CN118072183B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410481268.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明提供一种遥感目标检测方法以及使用该方法的移动终端，涉及遥感目标检测领域。该遥感目标检测方法包括：接收遥感卫星下传的遥感影像；根据遥感卫星的轨道参数和遥感卫星上相机的预设参数，对遥感影像的方位进行镜像纠正；根据遥感卫星的运行参数和相机的预设参数，建立遥感影像的有理多项式系数模型，利用有理多项式系数模型对镜像纠正后的遥感影像的坐标进行几何校正；通过量化、剪枝后的检测模型，对几何校正后遥感影像中的遥感目标进行检测，输出遥感影像和遥感目标的特征信息。本发明解决了传统遥感图像处理需要使用高性能计算机、处理时间久等问题，使得遥感图像处理更加便捷、高效、实时，同时扩展了移动终端的应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116704372B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310744170.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06V20/13 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种船舶精细化识别方法及装置，涉及图像识别技术领域，用于解决现有检测方法难以精细化识别船舶轮廓的问题。方法包括：将待检测遥感图像输入训练好的识别模型，得到船舶目标检测框和船舶的多个部件对应的像素的坐标，其中，多个部件包括主炮，垂直发射系统，烟囱和飞行甲板；对船舶的多个部件对应的像素的坐标进行加权拟合，得到与船舶对应的中心直线；以中心直线确定的目标方向与垂直方向夹角值为方向角，对船舶目标检测框进行姿态调整至垂直方向；将姿态调整后的船舶目标检测框与模板库中的模板图像进行匹配，得到船舶的型号和精细化轮廓。
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公开(公告)号：CN117095029B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311061443.7
申请日：2023-08-22
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明提供一种空中飞行小目标检测方法，包括：获取待检测目标的红外图像，基于时间序列对红外图像进行作差，得到序列帧差图像，计算序列帧差图像的时域最大对比度图像，对时域最大对比度图像依次进行形态学处理和多方向抑制虚警处理，得到待检测目标的轨迹图像，计算序列帧差图像的每一帧帧差图像的时域对比度图像，得到序列帧差对比度图像；筛选序列帧差对比度图像的每一帧帧差对比度图像中的待检测目标的轨迹备选点；以及对待检测目标的轨迹图像和待检测目标的轨迹备选点进行交集运算，得到待检测目标的检测结果。本发明为基于时域对比度与运动轨迹约束的红外空中飞行小目标检测方法，能够广泛应用于红外搜索与跟踪系统中。
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公开(公告)号：CN115690524B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310009569.3
申请日：2023-01-05
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06V10/771 , G06V10/774 , G06V20/64
Abstract: 本发明提供一种语义信息指导的点云目标检测正样本筛选方法，涉及深度学习和三维目标检测技术领域。该方法包括：针对三维空间目标，获取待检测的可见光图像和三维点云数据；对可见光图像进行语义分割，使每一个像素点携带有语义信息；建立可见光图像的像素点与三维点云数据的点的对应关系，根据对应关系对三维点云数据进行扩充，形成扩充后的三维点云数据；根据预设候选框与真值框的语义交并比，从扩充后的三维点云数据筛选正样本和负样本；将正样本和负样本输入预设的点云检测网络进行训练，得到训练好的点云检测网络；将扩充后的三维点云数据输入训练好的点云检测网络，获得三维空间目标的检测结果。
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公开(公告)号：CN115019187B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210948102.0
申请日：2022-08-09
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明提供一种针对SAR图像远海船舶目标的检测方法、装置、设备及介质，涉及遥感图像目标检测技术领域，该方法包括：计算SAR图像像素点的幅度分割阈值；根据幅度分割阈值对SAR图像进行分割，提取SAR图像中的目标像素点，得到中间图像；将中间图像转化为包含背景与目标像素点的二值图像；对二值图像进行连通域检测，基于连通域检测结果从SAR图像获取包含船舶目标的候选区域图像；计算量化拉伸的极大值和极小值；根据两个极值对候选区域图像进行量化；将量化后的候选区域图像输入深度卷积神经网络进行目标检测，得到船舶目标对应的检测框位置和置信度。该方法解决了现有检测方法特征调参难度较大、计算量大及资源受限的技术问题。
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公开(公告)号：CN113989683A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111085370.6
申请日：2021-09-16
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明提供一种综合同步轨道序列光学影像时空信息的船舶检测方法，针对低分辨率同步轨道序列光学图像，利用运动船舶在不同帧图像中的互补和差异信息实现运动船舶的检测，提升了检测精度。在模型训练和应用中，在多帧图像叠加的基础上，将合成图像中的船舶目标序列整体作为检测对象，摒弃了将微小个体作为检测对象的传统做法，避免了引入复杂的特征融合网络，仅利用现有的网络模型即可提取、融合多帧图像的特征，获得更好的小目标检测性能。此外，本发明考虑到目标与虚警在形态稳定性上的差异，挖掘多帧图像蕴含的变化信息，通过计算目标在首尾两帧中的相似度，确定目标形态是否发生变化，从而将发生变化的虚警剔除，降低虚警率。
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