公开(公告)号：CN114913412B

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202210393747.2

申请日：2022-04-15

Applicant: 南京大学

Inventor： 张学良 ,  肖鹏峰 ,  地力夏提·木哈塔尔

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于位置编码的遥感图像自监督语义分割方法，包括采用无标注数据对编码器进行自监督预训练，得到经预训练的编码器；采用标注数据将经预训练的编码器微调至下游语义分割任务，并与相应的解码器构建遥感图像语义分割模型；将待进行语义分割的遥感图像输入至遥感图像语义分割模型中，得到分割结果；本发明方法可利用大量无标注遥感数据学习丰富的地物语义特征，从而减少遥感图像语义分割对标注数据的依赖，提升遥感影像智能化解译效率。

公开(公告)号：CN114913412A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210393747.2

申请日：2022-04-15

Applicant: 南京大学

Inventor： 张学良 ,  肖鹏峰 ,  地力夏提·木哈塔尔

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于位置编码的遥感图像自监督语义分割方法，包括采用无标注数据对编码器进行自监督预训练，得到经预训练的编码器；采用标注数据将经预训练的编码器微调至下游语义分割任务，并与相应的解码器构建遥感图像语义分割模型；将待进行语义分割的遥感图像输入至遥感图像语义分割模型中，得到分割结果；本发明方法可利用大量无标注遥感数据学习丰富的地物语义特征，从而减少遥感图像语义分割对标注数据的依赖，提升遥感影像智能化解译效率。

公开(公告)号：CN118015448A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202311790553.7

申请日：2023-12-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 肖鹏峰 ,  陈欣扬 ,  张学良 ,  地力夏提·木哈塔尔 ,  王璐涵 ,  谷丰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/52 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种耦合多尺度高低频特征的遥感图像建筑物提取方法，包括：搭建CICF‑Net模型；选取遥感建筑物数据集，将该遥感建筑物数据集划分为训练集、验证集和测试集；采用训练集对搭建的CICF‑Net模型进行训练，在训练过程中通过验证集进行验证，以及CICF‑Net模型的参数调整，在测试集中进行测试，选取测试结果最优的CICF‑Net模型作为最终CICF‑Net模型；将待建筑物提取的遥感图像输入至最终CICF‑Net模型中，得到建筑物提取结果；其中，CICF‑Net模型包括编码器和解码器；编码器包括多个Patch Embedding操作和多个多尺度融合阶段；在每个多尺度融合阶段内，均包括第一高低频特征聚合器、第一下采样、第二高低频特征聚合器、第二下采样、聚焦块和一转换块。

公开(公告)号：CN117011701A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310782744.2

申请日：2023-06-29

Applicant: 南京大学

Inventor： 张学良 ,  地力夏提·木哈塔尔 ,  肖鹏峰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明公开了一种层次化特征自主学习的遥感图像特征提取方法，包括：对输入遥感图像x进行两次随机裁剪，得到输入遥感图像x的两个不同视图，记为xa,xb；对视图xa进行随机掩码，得到掩码图像xm；对视图xb进行随机图像变换，得到变换图像xg；将掩码图像xm输入至学生模型中，得到掩码图像xm的特征图fm；将变换图像xg输入至教师模型中，得到变换图像xg的特征图fg；依据特征图fm，学习像素级别的图像特征；依据特征图fm和特征图fg，学习对象级别的目标可分性特征和学习场景级特征。