公开(公告)号：CN115082784B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202210613496.4

申请日：2022-05-31

Applicant: 同济大学

Inventor： 柳思聪 ,  都科丞 ,  赵慧 ,  童小华 ,  杜谦 ,  谢欢 ,  冯永玖 ,  金雁敏

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种多时相遥感影像无监督变化检测伪样本自动生成方法，包括：步骤1：对多时相影像数据进行处理，将其投影至二维极坐标域；步骤2：在极坐标域上基于变化矢量投影的统计分布特征生成伪样本候选区域；步骤3：采用随机样本生成方式在候选区域获得多类变化和不变化的伪样本，并输入监督分类器，实现二值变化检测和多类变化检测。与现有技术相比，本发明可以不依靠先验信息生成不同置信度伪样本训练集，并借助机器学习分类器实现自动化、稳健的无监督遥感变化检测。

公开(公告)号：CN118896947A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202410939813.0

申请日：2024-07-15

Applicant: 同济大学

Inventor： 柳思聪 ,  张卓贤 ,  曾浩峰 ,  童小华 ,  谢欢 ,  冯永玖 ,  金雁敏 ,  都科丞

IPC: G01N21/71 ,  G06F18/27 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于LIBS数据定量反演氧化物浓度的方法，包括以下步骤：获取训练光谱，对训练光谱进行归一化处理；使用归一化处理后的训练光谱和氧化物浓度标签训练预测模型；获取待测样品的光谱数据，输入预测模型得到预测结果；预测模型依次包括：数据嵌入层，在输入的光谱数据基础上加入位置编码信息，用于组织输入数据；多个结构相同的编码器层，每个编码器由一个归一化层、多头注意力层和多层感知机组成，每个多头注意力层中包含多个自注意力头，用于提取输入数据的特征；全连接层，用于将提取的数据特征回归为氧化物浓度预测值。与现有技术相比，本发明具有准确性高、误差小、稳定性强等优点。

公开(公告)号：CN113449603A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110594123.2

申请日：2021-05-28

Applicant: 同济大学

Inventor： 柳思聪 ,  郑永杰 ,  都科丞 ,  金雁敏 ,  童小华 ,  杜谦 ,  谢欢 ,  冯永玖 ,  叶真

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种高分辨率遥感影像地表要素识别方法及存储介质，其中地表要素识别方法包括：步骤1：获取低级空谱特征；步骤2：通过浅层空谱特征融合模型对低级空谱特征进行融合；步骤3：通过中层多尺度特征融合模型对步骤2融合后的特征进行融合；步骤4：通过深层多层次特征融合模型对步骤3融合后的特征进行融合；步骤5：根据步骤4输出的融合特征获得高级语义特征；步骤6：通过分类器对地表要素进行分类，获得地表要素识别结果。与现有技术相比，本发明具有精度高、速度快、准确快速等优点。

公开(公告)号：CN118736419A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410935590.0

申请日：2024-07-12

Applicant: 同济大学

Inventor： 柳思聪 ,  林艺璋 ,  张婕 ,  童小华 ,  谢欢 ,  冯永玖 ,  金雁敏 ,  都科丞

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于多光谱的沙尘覆盖图像构建方法，包括以下步骤：获取多光谱相机的图像文件和传感器参数，对图像文件和传感器参数进行预处理，得到多光谱图像各个波段的反射率因子；输入多光谱图像，对反射率因子进行波段计算，获取沙尘覆盖指数；根据沙尘覆盖指数的数据确定分类阈值、划分类别，生成沙尘覆盖程度专题图。现有技术相比，本发明具有以较小计算复杂度放大光谱反射率差异，有效区分沙尘不同覆盖程度的区域，具有数据处理速度快、算法自动化程度高、结果精度高等优点。

公开(公告)号：CN113449603B

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202110594123.2

申请日：2021-05-28

Applicant: 同济大学

Inventor： 柳思聪 ,  郑永杰 ,  都科丞 ,  金雁敏 ,  童小华 ,  杜谦 ,  谢欢 ,  冯永玖 ,  叶真

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种高分辨率遥感影像地表要素识别方法及存储介质，其中地表要素识别方法包括：步骤1：获取低级空谱特征；步骤2：通过浅层空谱特征融合模型对低级空谱特征进行融合；步骤3：通过中层多尺度特征融合模型对步骤2融合后的特征进行融合；步骤4：通过深层多层次特征融合模型对步骤3融合后的特征进行融合；步骤5：根据步骤4输出的融合特征获得高级语义特征；步骤6：通过分类器对地表要素进行分类，获得地表要素识别结果。与现有技术相比，本发明具有精度高、速度快、准确快速等优点。

公开(公告)号：CN115082784A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210613496.4

申请日：2022-05-31

Applicant: 同济大学

Inventor： 柳思聪 ,  都科丞 ,  赵慧 ,  童小华 ,  杜谦 ,  谢欢 ,  冯永玖 ,  金雁敏

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种多时相遥感影像无监督变化检测伪样本自动生成方法，包括：步骤1：对多时相影像数据进行处理，将其投影至二维极坐标域；步骤2：在极坐标域上基于变化矢量投影的统计分布特征生成伪样本候选区域；步骤3：采用随机样本生成方式在候选区域获得多类变化和不变化的伪样本，并输入监督分类器，实现二值变化检测和多类变化检测。与现有技术相比，本发明可以不依靠先验信息生成不同置信度伪样本训练集，并借助机器学习分类器实现自动化、稳健的无监督遥感变化检测。