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公开(公告)号：CN118708841A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410697405.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种海洋移动目标圆形时变区域的卫星访问计算方法和装置，属于卫星访问计算技术领域，解决如何获得移动目标圆形时变区域的所有访问窗口及覆盖率的同时消除假解和漏解的问题。该方法包括获取海洋移动目标的圆形时变区域的访问计算初始条件；获取海洋移动目标的最新态势信息和遥感卫星的特征信息；根据是否要求单次全覆盖判断遥感卫星对圆形时变区域进行单次全覆盖访问还是进行部分覆盖访问，当单次全覆盖时，计算点目标访问窗口和圆形时变区域覆盖特性；当部分覆盖时，计算最大圆形时变区域访问窗口和圆形时变区域覆盖特性；以及获得并输出最终访问窗口信息。实现圆形时变区域访问窗口和覆盖特性，同时避免假解和漏解。
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公开(公告)号：CN114169617A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111510130.6
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于路径的通用卫星载荷时序约束检验方法及系统。该方法包括：对载荷动作进行时间排序及初始能量设置；获取第i个载荷动作和第i+1个载荷动作；将第i个载荷动作的起始时间点作为第一端点，将第i+1个载荷动作的起始时间点作为第二端点，确定当前路径；根据当前路径的参数向量，确定路径能量；根据通过路径后的剩余能量是否衰减至零以下，确定第i个载荷动作与第i+1个载荷动作之间是否有时序冲突。本发明提供的基于路径的通用卫星载荷时序约束检验方法及系统能够以简单的判断逻辑完成对时序冲突的检验。
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公开(公告)号：CN119337923B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411877644.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于混合卡尔曼神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，通过将神经网络引入卡尔曼滤波框架，保留卡尔曼滤波的数学基础和解释性，同时利用神经网络的拟合能力和学习能力。当动力学神经网络模型的输出结果存在噪声时，利用基于混合卡尔曼神经网络对其进行优化，从而更好地处理现实世界中复杂多变的动态系统，实现更准确、鲁棒的航迹预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119312838B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411877645.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，首先根据当前轨迹的引力点和斥力点信息，引入人工势场模型，获取具有先验知识的合力大小、合力点坐标；然后将合力大小、合力点坐标对应作为第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，并嵌入条件循环神经网络模型与时序特征构成混合信息，以获取船舶的最佳预测轨迹序列。一方面解决真实航迹预测应用场景下训练数据不足的问题；另一方面将对航迹预测重要的先验知识加入时间序列预测过程，充分发挥时序性特征和具有先验知识的非时序性特征条件在船舶航迹预测中的作用，提高面对复杂海洋环境时船舶轨迹预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN113596334B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110875933.5
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国科学院空天信息创新研究院 , 中科卫星应用德清研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向不同成像需求的TDICCD成像参数设置方法及成像装置，针对设定的四种不同的成像需求，基于设定的遥感图像统计特征的4个门限值Thigh、Tlow、TRange、Tss及成像范围内的地物反射特性的统计特征，分别形成相应的积分级数和增益参数设置策略；四种不同的成像需求为：图像无饱和，图像偏亮，图像灰度层次丰富、动态范围大以及图像整体质量较好；本发明的方法及装置能针对不同成像场景和应用需求，灵活多样的设置光学相机的积分级数和增益参数，使其满足不同的成像目的和应用需求，提高了TDICCD光学相机成像灵活性。
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公开(公告)号：CN119337923A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411877644.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于混合卡尔曼神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，通过将神经网络引入卡尔曼滤波框架，保留卡尔曼滤波的数学基础和解释性，同时利用神经网络的拟合能力和学习能力。当动力学神经网络模型的输出结果存在噪声时，利用基于混合卡尔曼神经网络对其进行优化，从而更好地处理现实世界中复杂多变的动态系统，实现更准确、鲁棒的航迹预测。
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公开(公告)号：CN119312838A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411877645.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，首先根据当前轨迹的引力点和斥力点信息，引入人工势场模型，获取具有先验知识的合力大小、合力点坐标；然后将合力大小、合力点坐标对应作为第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，并嵌入条件循环神经网络模型与时序特征构成混合信息，以获取船舶的最佳预测轨迹序列。一方面解决真实航迹预测应用场景下训练数据不足的问题；另一方面将对航迹预测重要的先验知识加入时间序列预测过程，充分发挥时序性特征和具有先验知识的非时序性特征条件在船舶航迹预测中的作用，提高面对复杂海洋环境时船舶轨迹预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN113596334A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110875933.5
申请日：2021-07-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国科学院空天信息创新研究院 , 中科卫星应用德清研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向不同成像需求的TDICCD成像参数设置方法及成像装置，针对设定的四种不同的成像需求，基于设定的遥感图像统计特征的4个门限值Thigh、Tlow、TRange、Tss及成像范围内的地物反射特性的统计特征，分别形成相应的积分级数和增益参数设置策略；四种不同的成像需求为：图像无饱和，图像偏亮，图像灰度层次丰富、动态范围大以及图像整体质量较好；本发明的方法及装置能针对不同成像场景和应用需求，灵活多样的设置光学相机的积分级数和增益参数，使其满足不同的成像目的和应用需求，提高了TDICCD光学相机成像灵活性。
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