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公开(公告)号:CN110751209B
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN201910996243.8
申请日:2019-10-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法,用以从有限的不均衡的卫星遥感数据中自动获取台风强度特征,并结合特征分类和特征检索双估计方法进行台风定强,解决台风强度预测误差大且泛化能力、可解释性差的问题。所述的台风定强方法包括:从卫星遥感数据中获取台风图像;训练深度卷积网络CNN模型、提取特征、构建特征检索库;使用训练好CNN模型对待测台风图像进行强度分类;采用向量距离检索模型对待测台风图像进行相似度检索;对分类和检索结果进行排序策略融合,得到最终的台风强度。
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公开(公告)号:CN113971653A
公开(公告)日:2022-01-25
申请号:CN202110369013.6
申请日:2021-04-06
Applicant: 国家气象中心 , 北京邮电大学 , 中国气象局广州热带海洋气象研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种面向遥感图像的目标检测方法,包括:获取待检测遥感图像,将待检测遥感图像输入至预先训练得到的目标检测模型进行目标检测,得到待检测遥感图像中第一检测框的位置信息,其中,第一检测框中包括预设目标的置信度高于第一置信度;根据每个第一检测框的位置信息,从待检测遥感图像中截取候选图像;将候选图像输入至目标检测模型进行目标检测,得到候选图像中第二检测框的位置信息,作为目标检测结果,其中,第二检测框中包括预设目标的置信度高于第二置信度,第二置信度高于第一置信度。这样,在第二次进行目标检测时,候选图像的分辨率较低,可以得到较好的目标检测效果,从而实现对遥感图像进行较高精度的目标检测。
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公开(公告)号:CN110751209A
公开(公告)日:2020-02-04
申请号:CN201910996243.8
申请日:2019-10-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种融合深度图像分类和检索的智能台风定强方法,用以从有限的不均衡的卫星遥感数据中自动获取台风强度特征,并结合特征分类和特征检索双估计方法进行台风定强,解决台风强度预测误差大且泛化能力、可解释性差的问题。所述的台风定强方法包括:从卫星遥感数据中获取台风图像;训练深度卷积网络CNN模型、提取特征、构建特征检索库;使用训练好CNN模型对待测台风图像进行强度分类;采用向量距离检索模型对待测台风图像进行相似度检索;对分类和检索结果进行排序策略融合,得到最终的台风强度。
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