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公开(公告)号：CN116012629A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211635620.3
申请日：2022-12-19
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/77 , G06T7/90 , G06T7/00 , G06F17/16
摘要： 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及一种基于目标群识别与形态判断的立方体表征方法。该方法包括：S100，获取目标的特征矩阵；S200，获取dn,i；S300，对出现的时间相同的目标进行聚类；S400，获取cj对应的最小目标群cj,min；S500，获取crj,min对应的目标群形态类型；S600，在用户界面上构建目标立方体，并在目标立方体中表征目标，包括：使用第一颜色的包围框分别框选各最小目标群，使用第二颜色的包围框分别框选各最大目标群。本发明对目标之间的差异性进行了定量表示，智能识别了目标群范围与形态，改善了各目标之间关系以及目标与目标群之间关系的表征方式，提升了用户的体验感受。
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公开(公告)号：CN115984688A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211643374.6
申请日：2022-12-20
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明涉及云图预测领域，特别是涉及一种面向连续帧的双流云图预测方法、存储介质及设备。包括对多个3D特征图进行三维特征融合处理，生成初始三维融合特征F1。对多个2D特征图进行二维特征融合处理，生成初始二维融合特征F2。将F1及F2进行域间特征融合处理，生成目标融合预测特征。并进行解码处理，生成云图的预测图像。本发明可以将目标3D云图及目标2D云图中的低层级中的特征与高层级中的特征进行融合，以得到具有更加丰富信息的F1及F2。然后再通过域间特征融合由此，可以将2D支路与3D支路中获得的信息进行进一步的挖掘与融合，以保证目标融合预测特征具有更加丰富的特征信息，以提高对云预测的精度。
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公开(公告)号：CN118154962A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410296060.6
申请日：2024-03-15
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于异构数据共享语义的舰船目标细粒度识别方法、装置和电子设备，涉及图像识别技术领域，可解决采用单一模态信息及目标信号丢失导致的识别不准确的问题。该方法包括：获取舰船目标的多模态数据，多模态数据包括光学数据、SAR数据和雷达辐射数据中的至少两种。采用预先训练的分类模型对多模态数据进行处理，以对舰船目标进行识别。其中，分类模型采用模态缺省重建的方式训练得到，分类模型分别对各模态数据进行特征提取，并对提取到的特征进行融合，以及分类模型包括多级分类器。本发明的基于异构数据共享语义的舰船目标细粒度识别方法，即便某一模态数据存在缺失，也可以识别得到舰船目标，提高了识别舰船目标的准确性。
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公开(公告)号：CN117591815A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311426027.2
申请日：2023-10-31
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/214 , G06T7/62
摘要： 本发明提供了一种面向多模态伪造生成数据的综合质量评估方法及装置，可以应用于深度伪造技术领域。该方法包括：确定与伪造生成数据的模态相对应的评估指标，以及与该评估指标相对应的指标值；根据该评估指标和该评估指标相对应的指标值，构建指标维度图，该指标维度图包括第一区域和第二区域，该第一区域包括该第二区域；根据该第一区域和该第二区域的面积，计算生成数据的综合质量评分。可有效降低训练集样本量，减少模型训练成本。
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公开(公告)号：CN116012629B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211635620.3
申请日：2022-12-19
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/77 , G06T7/90 , G06T7/00 , G06F17/16
摘要： 本申请涉及电数字数据处理技术领域，特别是涉及一种基于目标群识别与形态判断的立方体表征方法。该方法包括：S100，获取目标的特征矩阵；S200，获取dn,i；S300，对出现的时间相同的目标进行聚类；S400，获取cj对应的最小目标群cj,min；S500，获取crj,min对应的目标群形态类型；S600，在用户界面上构建目标立方体，并在目标立方体中表征目标，包括：使用第一颜色的包围框分别框选各最小目标群，使用第二颜色的包围框分别框选各最大目标群。本发明对目标之间的差异性进行了定量表示，智能识别了目标群范围与形态，改善了各目标之间关系以及目标与目标群之间关系的表征方式，提升了用户的体验感受。
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公开(公告)号：CN117591815B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311426027.2
申请日：2023-10-31
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/214 , G06T7/62
摘要： 本发明提供了一种面向多模态生成数据的综合质量评估方法及装置，可以应用于计算机视觉技术领域。该方法包括：确定与生成数据的模态相对应的评估指标，以及与该评估指标相对应的指标值；根据该评估指标和该评估指标相对应的指标值，构建指标维度图，该指标维度图包括第一区域和第二区域，该第一区域包括该第二区域；根据该第一区域和该第二区域的面积，计算生成数据的综合质量评分。可有效降低训练集样本量，减少模型训练成本。
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公开(公告)号：CN117173517A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311450700.6
申请日：2023-11-03
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0499
摘要： 本发明提供了一种面向空天异构的时序数据处理方法、装置、设备及存储介质，可以应用于空天任务预测技术领域。该方法包括：将多模态的输入数据转化为token序列，得到所述输入数据token序列；对所述输入数据token序列进行随机掩码，得到掩码数据；以所述不同模态的掩码数据为建模目标，预训练多路Transformer模型，得到训练完成的时序数据处理模型，实现针对空天领域时序预测应用的通用推理预测。
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公开(公告)号：CN115984688B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211643374.6
申请日：2022-12-20
申请人： 中国科学院空天信息创新研究院
摘要： 本发明涉及云图预测领域，特别是涉及一种面向连续帧的双流云图预测方法、存储介质及设备。包括对多个3D特征图进行三维特征融合处理，生成初始三维融合特征F1。对多个2D特征图进行二维特征融合处理，生成初始二维融合特征F2。将F1及F2进行域间特征融合处理，生成目标融合预测特征。并进行解码处理，生成云图的预测图像。本发明可以将目标3D云图及目标2D云图中的低层级中的特征与高层级中的特征进行融合，以得到具有更加丰富信息的F1及F2。然后再通过域间特征融合由此，可以将2D支路与3D支路中获得的信息进行进一步的挖掘与融合，以保证目标融合预测特征具有更加丰富的特征信息，以提高对云预测的精度。
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