-
公开(公告)号：CN116524368B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310403716.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及遥感图像目标检测方法，包括获取至少一幅包含待测目标的卫星遥感图像，利用卷积神经网络提取卫星遥感图像的多尺度特征，根据嵌入掩膜引导特征金字塔网络学习前景目标区域的特征，并生成用于提取原始图像中疑似目标区域的旋转候选框，利用旋转RoIAlign对齐操作对疑似目标区域进行特征提取，将提取到的特征送入由Smooth‑L1回归损失和角边距分类损失组成的有向检测头进行分类识别与回归定位。本发明提升了目标检测方法对港口等复杂背景的抗干扰能力，减少了云雾、形似干扰物造成的虚警，提高了目标检测的识别精度，可应用于高分辨率遥感图像中的船只、飞机等目标识别。(56)对比文件Pengming Feng等.Embranchment CnnBased Local Climate Zone ClassificationUsing Sar And Multispectral RemoteSensing Data.IGARSS 2019 - 2019 IEEEInternational Geoscience and RemoteSensing Symposium.2019,全文.Jiankang Deng等.ArcFace: AdditiveAngular Margin Loss for Deep FaceRecognition.2019 IEEE/CVF Conference onComputer Vision and Pattern Recognition(CVPR).2020,全文.
-
公开(公告)号：CN116524358B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310460249.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种用于目标识别的SAR数据集扩增方法，包括：获取包含目标的SAR数据集并进行预处理；通过核心特征提取模块和散射特征提取模块分别提取目标的核心特征信息和散射特征信息；将所述核心特征信息输入第一级生成对抗网络，得到低分辨率图像；将所述低分辨率图像和所述散射特征信息输入第二级生成对抗网络，得到高分辨率图像，对SAR数据集进行扩增。通过实施本发明的上述方案，两级生成对抗网络、核心特征提取模块和散射特征提取模块的结合使用，可以使两级生成对抗网络分级学习图像中目标的粗略核心特征和精细散射特征，降低单级网络的学习难度，同时可以扩增获得质量高、细节更为真实的SAR目标图像切片。
-
公开(公告)号：CN116503733B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310460255.5
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06T7/73
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标检测方法、设备及存储介质，遥感图像目标检测方法包括以下步骤：获取遥感图像及其对应的目标类别标签；获取遥感图像中目标的关键特征；构建基于多尺度直方图对比的改进视觉显著模型，对遥感图像中的目标进行粗略检测；提取粗检测后的目标特征算子，构建目标特征显著图，进行遥感图像中目标的高精度检测；利用目标在遥感图像中的分布规律，完成目标的识别和定位。本发明，能够适用于背景环境复杂的遥感图形，有利于降低虚警，减小其他类型虚假目标对目标定位的影响，不仅可以实现遥感图像中目标的检测，还可以通过目标特征及目标的排布方式进行目标的识别，
-
公开(公告)号：CN116524358A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310460249.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及一种用于目标识别的SAR数据集扩增方法，包括：获取包含目标的SAR数据集并进行预处理；通过核心特征提取模块和散射特征提取模块分别提取目标的核心特征信息和散射特征信息；将所述核心特征信息输入第一级生成对抗网络，得到低分辨率图像；将所述低分辨率图像和所述散射特征信息输入第二级生成对抗网络，得到高分辨率图像，对SAR数据集进行扩增。通过实施本发明的上述方案，两级生成对抗网络、核心特征提取模块和散射特征提取模块的结合使用，可以使两级生成对抗网络分级学习图像中目标的粗略核心特征和精细散射特征，降低单级网络的学习难度，同时可以扩增获得质量高、细节更为真实的SAR目标图像切片。
-
公开(公告)号：CN116486265B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310468626.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/422 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于目标分割与图分类的飞机细粒度识别方法，包括：构建并训练基于Mask R‑CNN的目标定位与分割模型，对遥感图像中的飞机目标进行检测与分割；对分割出的飞机目标掩膜通过轮廓提取和多边形拟合提取轮廓多边形，将轮廓多边形的线段作为节点，将线段的几何特征和线段对应部件的卷积特征作为节点属性，并根据线段间的空间关系构建图结构数据；构建融合几何特征和卷积特征的图卷积神经网络模型；利用所述图结构数据训练所述图卷积神经网络模型，对描述飞机形状特征和部件特征的图结构进行整图分类，实现飞机目标的细粒度识别。通过实施本发明的上述方案，通过综合利(56)对比文件US 2020285944 A1,2020.09.10US 2022343537 A1,2022.10.27瑚敏君 等.基于实例分割模型的建筑物自动提取《.测绘通报》.2020,(第4期),第16-20页.
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385881B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310378004.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及遥感图像地物变化检测方法及装置，包括获取同一区域不同时相的两幅图像；利用两个共享权重的U‑Net作为主干网络，对输入的两个时相的遥感图像，经过主干网络的两个分支进行特征提取；对两个分支提取的特征进行局部交换；通过多头自注意力机制，对交换后得到的特征进行全尺度的特征提取；再对两个分支的遥感图像恢复空间尺度，然后对特征进行融合，得到新的融合分支；利用U‑Net网络的两个分支和融合分支进行地物变化检测，得到遥感图像地物变化检测结果。本发明能够有效提高遥感图像地物变化的检测精度。
-
公开(公告)号：CN116524368A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310403716.5
申请日：2023-04-14
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及遥感图像目标检测方法，包括获取至少一幅包含待测目标的卫星遥感图像，利用卷积神经网络提取卫星遥感图像的多尺度特征，根据嵌入掩膜引导特征金字塔网络学习前景目标区域的特征，并生成用于提取原始图像中疑似目标区域的旋转候选框，利用旋转RoIAlign对齐操作对疑似目标区域进行特征提取，将提取到的特征送入由Smooth‑L1回归损失和角边距分类损失组成的有向检测头进行分类识别与回归定位。本发明提升了目标检测方法对港口等复杂背景的抗干扰能力，减少了云雾、形似干扰物造成的虚警，提高了目标检测的识别精度，可应用于高分辨率遥感图像中的船只、飞机等目标识别。
-
公开(公告)号：CN116385881A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310378004.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及遥感图像地物变化检测方法及装置，包括获取同一区域不同时相的两幅图像；利用两个共享权重的U‑Net作为主干网络，对输入的两个时相的遥感图像，经过主干网络的两个分支进行特征提取；对两个分支提取的特征进行局部交换；通过多头自注意力机制，对交换后得到的特征进行全尺度的特征提取；再对两个分支的遥感图像恢复空间尺度，然后对特征进行融合，得到新的融合分支；利用U‑Net网络的两个分支和融合分支进行地物变化检测，得到遥感图像地物变化检测结果。本发明能够有效提高遥感图像地物变化的检测精度。
-
公开(公告)号：CN116450613B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310418313.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06F16/21 , G06F16/25 , G06F16/29 , G06F16/955
Abstract: 本发明涉及一种面向资源的地理样本数据服务方法、设备及存储介质，建立地理人工智能样本数据服务元数据描述的概念模型和逻辑模型；建立地理人工智能样本数据服务资源体系；构建面向资源的地理人工智能样本数据服务接口及接口与地理人工智能样本数据服务资源的映射关系；定义表述性状态转换风格的地理人工智能样本数据服务资源的统一资源描述标识符，并与样本数据服务接口绑定；发布地理人工智能样本数据服务的网络访问接口。本发明，增强了空间数据基础设施的智能化服务能力，从而支持建设人工智能就绪的空间数据基础设施，满足了多源异构的地理人工智能样本数据的共享服务
-
公开(公告)号：CN116503733A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310460255.5
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06T7/73
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标检测方法、设备及存储介质，遥感图像目标检测方法包括以下步骤：获取遥感图像及其对应的目标类别标签；获取遥感图像中目标的关键特征；构建基于多尺度直方图对比的改进视觉显著模型，对遥感图像中的目标进行粗略检测；提取粗检测后的目标特征算子，构建目标特征显著图，进行遥感图像中目标的高精度检测；利用目标在遥感图像中的分布规律，完成目标的识别和定位。本发明，能够适用于背景环境复杂的遥感图形，有利于降低虚警，减小其他类型虚假目标对目标定位的影响，不仅可以实现遥感图像中目标的检测，还可以通过目标特征及目标的排布方式进行目标的识别，提升检测结果的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.021 seconds)
