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公开(公告)号：CN114219826A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111156857.9
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京航空航天大学 , 应急管理部国家减灾中心 , 北京空间机电研究所
Abstract: 本发明公开了一种应用于航拍视频中的地面目标跟踪方法，将SiamFC++的特征空间嵌入网络更改为ResNet；将搜索区域图像x和模板图像z输入ResNet提取深度特征；将深度特征输入跟踪头部网络，输出分类置信分数图和目标边界框回归响应图；选择分类置信分数最大值所在位置，目标边界框回归响应图在该位置的向量为目标边界框预测结果。在提取深度特征过程中，通过构造特征金字塔网络，自适应地融合特征空间嵌入网络的浅层和深层特征，使特征表示既有丰富的细节信息，也有强大的语义信息，可以强化小目标的判别性特征表示，避免跟踪漂移甚至跟踪丢失问题。并提出搜索区域大小自适应调整策略，可以增强跟踪器抵抗跟踪丢失风险能力。
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公开(公告)号：CN114529552A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210202403.9
申请日：2022-03-03
Applicant: 北京航空航天大学 , 应急管理部国家减灾中心
IPC: G06T7/10 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于几何轮廓顶点预测的遥感影像建筑物分割方法，本方法首先使用两阶段检测网络结构，通过该网络从遥感影像中提取建筑物的特征信息，利用ROI‑Align操作对建筑物检测框进行操作得到建筑物的特征图，然后在该特征图上使用基于注意力机制的长短时记忆网络对建筑物轮廓进行建模预测，在轮廓预测过程中，先做边缘检测和关键点检测，将关键点得分最高的顶点作为开始顶点，输入到基于注意力机制的长短时记忆网络中开始预测，直到碰到结束标志或达到最大时序长度时结束预测，最后将预测的顶点结果映射到原图，并按照顺序相连得到建筑物的轮廓。
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公开(公告)号：CN114219826B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111156857.9
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京航空航天大学 , 中国科学院空间应用工程与技术中心 , 北京空间机电研究所
Abstract: 本发明公开了一种应用于航拍视频中的地面目标跟踪方法，将SiamFC++的特征空间嵌入网络更改为ResNet；将搜索区域图像x和模板图像z输入ResNet提取深度特征；将深度特征输入跟踪头部网络，输出分类置信分数图和目标边界框回归响应图；选择分类置信分数最大值所在位置，目标边界框回归响应图在该位置的向量为目标边界框预测结果。在提取深度特征过程中，通过构造特征金字塔网络，自适应地融合特征空间嵌入网络的浅层和深层特征，使特征表示既有丰富的细节信息，也有强大的语义信息，可以强化小目标的判别性特征表示，避免跟踪漂移甚至跟踪丢失问题。并提出搜索区域大小自适应调整策略，可以增强跟踪器抵抗跟踪丢失风险能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104217440B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410510648.3
申请日：2014-09-28
Abstract: 本发明公开了一种从遥感图像中提取建成区的方法。该方法可采用基于贝叶斯推理的视觉显著性检测方法，结合图像分割、自动阈值选取实现高分辨率遥感图像建成区的自动检测和提取，可广泛应用于城市规划、城市扩张研究、灾情评估和救灾决策等多个领域。
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公开(公告)号：CN105825178A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610143892.X
申请日：2016-03-14
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/4671
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于遥感图像的功能区划分方法以及设备，该方法包括：提取待识别的遥感图像的尺寸不变特征(SIFT)特征；根据所述待识别的遥感图像的SIFT特征以及图像特征表达字典生成所述待识别的遥感图像的图像特征直方图；以及根据所述待识别的遥感图像的图像特征直方图以及功能区分类器确定所述待识别的遥感图像的功能区。本发明可以实现快速地、便捷地、准确地对不同卫星数据进行城市功能区自动划分，这种城市功能区的自动划分在城市规划、灾害预防、应急救灾、商业调查等方面都有着显著的应用价值。
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公开(公告)号：CN104217440A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410510648.3
申请日：2014-09-28
Abstract: 本发明公开了一种从遥感图像中提取建成区的方法。该方法可采用基于贝叶斯推理的视觉显著性检测方法，结合图像分割、自动阈值选取实现高分辨率遥感图像建成区的自动检测和提取，可广泛应用于城市规划、城市扩张研究、灾情评估和救灾决策等多个领域。
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公开(公告)号：CN104268879B
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201410510164.9
申请日：2014-09-28
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感多光谱图像的建筑物实物量损毁评估方法。可先对灾前灾后的多时相多光谱遥感图像做预处理，然后采用基于随机游走的变化检测方法获取二值掩膜图像，在利用二值掩膜图像对灾前图像做目标检测以提取建筑物，最后给出建筑物实物量损毁评估结果。本发明可快速、准确、自动地检测建筑物实物量损毁状况，为灾情评估、救灾决策工作提供有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN104268879A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410510164.9
申请日：2014-09-28
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/0004 , G06T2207/10036
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感多光谱图像的建筑物实物量损毁评估方法。可先对灾前灾后的多时相多光谱遥感图像做预处理，然后采用基于随机游走的变化检测方法获取二值掩膜图像，在利用二值掩膜图像对灾前图像做目标检测以提取建筑物，最后给出建筑物实物量损毁评估结果。本发明可快速、准确、自动地检测建筑物实物量损毁状况，为灾情评估、救灾决策工作提供有力的数据支持。
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