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公开(公告)号:CN115526886B
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202211320523.5
申请日:2022-10-26
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 天津市测绘地理信息研究中心
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的光学卫星影像像素级变化检测方法,属于遥感影像处理方法。本发明包含一种新的卷积神经网络,该网络设计了一种新的多尺度特征融合策略,该策略能抵抗双时相卫星遥感影像间存在的配准误差,进而有效提升遥感影像变化检测精度;同时,该网络提出了一种半组卷积模块,在网络模型中嵌入该模块能有效提升网络的推理速度,提升变化检测效率。本方法对输入的两张同样尺寸、分辨率、地理覆盖范围的遥感图像,经由该网络进行运算,可得到同一尺寸的变化检测结果图。本发明中的变化检测方法可以获得极佳的遥感影像变化检测精度。
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公开(公告)号:CN115526886A
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN202211320523.5
申请日:2022-10-26
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 天津市测绘地理信息研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的光学卫星影像像素级变化检测方法,属于遥感影像处理方法。本发明包含一种新的卷积神经网络,该网络设计了一种新的多尺度特征融合策略,该策略能抵抗双时相卫星遥感影像间存在的配准误差,进而有效提升遥感影像变化检测精度;同时,该网络提出了一种半组卷积模块,在网络模型中嵌入该模块能有效提升网络的推理速度,提升变化检测效率。本方法对输入的两张同样尺寸、分辨率、地理覆盖范围的遥感图像,经由该网络进行运算,可得到同一尺寸的变化检测结果图。本发明中的变化检测方法可以获得极佳的遥感影像变化检测精度。
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公开(公告)号:CN119990065A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510066195.8
申请日:2025-01-16
Applicant: 天津市测绘地理信息研究中心
IPC: G06F40/126 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F8/60 , G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种深度学习和知识图谱结合的仿真模型身份编码方法,涉及人工智能领域,包括:仿真模型预处理、仿真模型特征提取、构建仿真模型的知识图谱、特征向量融合、实体空间身份编码以及模型部署与应用。本方法提供了一种深度学习和知识图谱结合的仿真模型身份编码方法,利用深度学习强大的特征提取能力从仿真模型中挖掘出潜在的模式和特征,为空间身份编码提供丰富而精准的信息,并利用知识图谱清晰的语义结构和丰富的先验知识,赋予了编码过程明确的语义理解和上下文关联,两者的融合使得编码结果不仅具有高度的准确性和鲁棒性,能够应对各种复杂多变的数据情况,还极大地提高了编码的语义理解、可解释性和推理能力。
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