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公开(公告)号：CN115019184A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210900866.2
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感影像的石漠化程度自动分级方法及装置，该方法包括：获取石漠化区域的原始遥感影像和高程数据，并进行预处理；利用处理后的遥感影像反演所述石漠化区域的基岩裸露率和植被覆盖度，利用处理后的高程数据计算坡度数据；将所述基岩裸露率、所述植被覆盖度、所述高程数据和所述原始遥感影像进行融合，得到样本数据，对所述样本数据的石漠化程度进行等级区分和标注，获得标签文件；构建CKRD‑DNN模型，并利用所述样本数据和所述标签文件进行训练；利用训练好的CKRD‑DNN模型对待分级的石漠化区域遥感影像进行识别和判定，得到分级结果。本发明可以实现大范围石漠化区域不同发育程度石漠化的高效自动分级和判定。
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公开(公告)号：CN115018892A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210900865.8
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像的自动配准方法及装置，该方法包括：对不完全重叠的待配准遥感影像对进行预处理，得到对应的多个影像块对，并对所述多个影像块对进行仿射变换；构建影像配准深度神经网络模型并进行训练；将仿射变换后的多个影像块对输入训练后的影像配准深度神经网络模型，输出配准后的匹配特征点对；重新投影所述配准后的匹配特征点对至对应的原始待配准遥感影像对中，获得所述待配准遥感影像对的最终匹配结果。本发明可以实现遥感影像精确、高效的自动配准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116416136A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310408459.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/00 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、设备及存储介质，获取原始可见光遥感图像数据集及其标注文件；确定需要进行扩增的舰船类别；引入语义评估模块，得到能够扩增的合理区域；依据原始可见光遥感图像数据集的标注文件，提取原始各类舰船切片样本；对原始各类舰船切片样本进行超分辨率重建，构建舰船扩增样例库；将原始可见光遥感图像和舰船扩增样例库进行图像合成处理，得到扩增后的图像；对扩增后的图像进行质量评估，筛选替换原始图像。本发明，实现了舰船少数类的自动扩增，解决因训练集类间不平衡导致训练出来模型偏向于多数类，而对少数类识别精度下降的问题。
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公开(公告)号：CN119810429A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510299055.5
申请日：2025-03-13
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/25 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于层级知识引导的可见光遥感图像目标细粒度检测方法，包括：获取可见光遥感图像数据，构建多语义层级的标签体系；提取可见光遥感图像特征，通过RPN网络生成多尺度感兴趣区域特征；对多尺度的感兴趣区域特征采用多支路提取多层级的语义特征；对多层级的语义特征进行相邻层级的局部‑全局特征融合，得到增强特征；使用多个层级标签监督多层级分类，在第一语义层级监督回归；在推理阶段精简网络结构，提高推理速度。本发明，针对可见光遥感图像中的多类目标，实现了目标细粒度检测过程中的层级关系及信息的注入，结合多层特征融合，增强网络对目标的共有特征和细粒度特征的提取和学习。
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公开(公告)号：CN116416136B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310408459.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/00 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、设备及存储介质，获取原始可见光遥感图像数据集及其标注文件；确定需要进行扩增的舰船类别；引入语义评估模块，得到能够扩增的合理区域；依据原始可见光遥感图像数据集的标注文件，提取原始各类舰船切片样本；对原始各类舰船切片样本进行超分辨率重建，构建舰船扩增样例库；将原始可见光遥感图像和舰船扩增样例库进行图像合成处理，得到扩增后的图像；对扩增后的图像进行质量评估，筛选替换原始图像。本发明，实现了舰船少数类的自动扩增，解决因训练集类间不平衡导致训练出来模型偏向于多数类，而对少数类识别精度下降(56)对比文件Nan Mo et al.Improved Faster RCNNBased on Feature Amplification andOversampling Data Augmentation forOriented Vehicle Detection in AerialImages.remote sensing.2020,第1-7页.Yuzhu Ji et al.LGCNet: A local-to-global context-aware feature augmentationnetwork for salient objectdetection.ELSEVIER: InformationSciences.2022,第439-440页.
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公开(公告)号：CN115019184B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210900866.2
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感影像的石漠化程度自动分级方法及装置，该方法包括：获取石漠化区域的原始遥感影像和高程数据，并进行预处理；利用处理后的遥感影像反演所述石漠化区域的基岩裸露率和植被覆盖度，利用处理后的高程数据计算坡度数据；将所述基岩裸露率、所述植被覆盖度、所述坡度数据和所述原始遥感影像进行融合，得到样本数据，对所述样本数据的石漠化程度进行等级区分和标注，获得标签文件；构建CKRD‑DNN模型，并利用所述样本数据和所述标签文件进行训练；利用训练好的CKRD‑DNN模型对待分级的石漠化区域遥感影像进行识别和判定，得到分级结果。本发明可以实现大范围石漠化区域不同发育程度石漠化的高效自动分级和判定。
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公开(公告)号：CN115100652A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210921803.5
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高分遥感图像的电子地图自动化生成方法，包括：建立全景分割模型，利用全景分割模型提取遥感图像的特征，生成遥感图像特征图；利用全景分割模型的实例分割分支对遥感图像特征图的目标进行实例标注，利用全景分割模型的语义分割分支对遥感图像特征图的地物要素进行语义标注，获得实例标签和语义标签；对实例标签和语义标签进行空间层级排序，获取每个标签的像素排序得分；利用像素排序得分为基准生成全景分割图像；利用边缘优化算法对全景分割图像进行优化；利用位图矢量化成图方法对优化后的全景分割图像生成电子地图。本发明可由高分辨率遥感影像生成电子地图，提升对目标实例分割和地物要素边缘的提取和优化能力。
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