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公开(公告)号：CN117152618B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311336137.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种遥感图像中时敏目标变化检测方法及装置，所述方法包括：构建各个经时敏目标检测后的遥感图像各自对应的时空关系图；所述时空关系图包括：所述遥感图像中各个所述时敏目标和各个所述时敏目标之间的关系；基于图卷积层和图池化层对各个所述时空关系图进行空间信息提取，得到各个所述时空关系图各自对应的空间关系嵌入序列；基于长短期记忆网络将各个所述空间关系嵌入序列转换为时空嵌入向量；基于多层感知机层和激活函数对所述时空嵌入向量进行图像检测，得到时敏目标变化检测结果。本申请能够有效提高遥感图像变化检测的准确率，有效增强检测结果的稳定性以及有效提取时敏目标的语义信息。
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公开(公告)号：CN117611883B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202311499603.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于本质因果推理的细粒度分类方法及系统，所述方法的步骤包括：将遥感图像输入到预设的骨干网络中，通过所述骨干网络输出本征特征张量；将所述本征特征张量输入到因果多头注意力模块中，通过所述因果多头注意力模块输出注意力特征图；将所述本征特征张量和注意力特征图输入到注意力池化模块，所述注意力池化模块对所述本征特征张量和注意力特征图进行扁平化处理，基于扁平化处理后的本征特征张量和注意力特征图，得到本质特征向量；将所述本质特征向量输入到预设的特征解耦合网络中，所述特征解耦合网络设置有分类器，通过所述分类器输出得到分类结果。
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公开(公告)号：CN117152618A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311336137.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种遥感图像中时敏目标变化检测方法及装置，所述方法包括：构建各个经时敏目标检测后的遥感图像各自对应的时空关系图；所述时空关系图包括：所述遥感图像中各个所述时敏目标和各个所述时敏目标之间的关系；基于图卷积层和图池化层对各个所述时空关系图进行空间信息提取，得到各个所述时空关系图各自对应的空间关系嵌入序列；基于长短期记忆网络将各个所述空间关系嵌入序列转换为时空嵌入向量；基于多层感知机层和激活函数对所述时空嵌入向量进行图像检测，得到时敏目标变化检测结果。本申请能够有效提高遥感图像变化检测的准确率，有效增强检测结果的稳定性以及有效提取时敏目标的语义信息。
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公开(公告)号：CN117611883A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311499603.6
申请日：2023-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于本质因果推理的细粒度分类方法及系统，所述方法的步骤包括：将遥感图像输入到预设的骨干网络中，通过所述骨干网络输出本征特征张量；将所述本征特征张量输入到因果多头注意力模块中，通过所述因果多头注意力模块输出注意力特征图；将所述本征特征张量和注意力特征图输入到注意力池化模块，所述注意力池化模块对所述本征特征张量和注意力特征图进行扁平化处理，基于扁平化处理后的本征特征张量和注意力特征图，得到本质特征向量；将所述本质特征向量输入到预设的特征解耦合网络中，所述特征解耦合网络设置有分类器，通过所述分类器输出得到分类结果。
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