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公开(公告)号：CN117892039B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410292617.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种垂轨旋转摆扫成像卫星的分片式有理函数模型生成方法，包括：S1、获取垂轨旋转摆扫成像卫星的原始遥感影像数据以及摆扫时刻的姿态与轨道数据；S2、建立垂轨旋转摆扫成像卫星严格成像模型，所述成像模型包括地球曲率改正；S3、在所述成像模型的基础上，分别为海洋区域和陆地区域构建像方‑物方对应格网；S4、利用构建的像方‑物方对应格网中对应的像方‑物方点，通过最小二乘法生成摆扫时刻的每个片的有理多项式系数，得到垂轨旋转摆扫成像卫星分片1A级有理函数模型。该方法能够充分提高有理函数模型的精度，提升卫星定位精度。
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公开(公告)号：CN117892039A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410292617.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种垂轨旋转摆扫成像卫星的分片式有理函数模型生成方法，包括：S1、获取垂轨旋转摆扫成像卫星的原始遥感影像数据以及摆扫时刻的姿态与轨道数据；S2、建立垂轨旋转摆扫成像卫星严格成像模型，所述成像模型包括地球曲率改正；S3、在所述成像模型的基础上，分别为海洋区域和陆地区域构建像方‑物方对应格网；S4、利用构建的像方‑物方对应格网中对应的像方‑物方点，通过最小二乘法生成摆扫时刻的每个片的有理多项式系数，得到垂轨旋转摆扫成像卫星分片1A级有理函数模型。该方法能够充分提高有理函数模型的精度，提升卫星定位精度。
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公开(公告)号：CN117727063A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410171582.3
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V30/42 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06V10/764
Abstract: 一种基于图注意力网络的星图识别方法，包括：将待识别星图中的每个星点视为一个图节点，提取星图的拓扑图数据，拓扑图数据包括星图中所有星点的特征构成的特征矩阵，以及用于表征星图中的星点之间的连接关系及权重的邻接矩阵；将拓扑图数据输入经训练的图注意力网络，通过图注意力网络识别星图中的主星；图注意力网络包含基于掩膜图注意力机制的图注意力层，特征矩阵和邻接矩阵输入图注意力层后，使用通过掩膜图注意力机制计算得到的自注意力指标矩阵，对邻接矩阵进行掩膜处理得到注意力矩阵，以注意力矩阵代替邻接矩阵，实现对每个星点特征之间的消息聚合。该星图识别方法具有很好的鲁棒性和识别准确率，视场内星点较少时也能够稳定匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118865160A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411296741.9
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种基于盐度的多源遥感绿潮生长速率测量方法，包括：S1、获取目标海域的多源遥感数据，包括营养盐浓度、海表温度、光照强度和海域盐度；S2、对海上目标区域的多源遥感数据进行预处理，将多源遥感数据重采样至预设分辨率的格网中；S3、使用预处理后的多源遥感数据，根据绿潮生长速率计算模型，计算海上目标区域的绿潮生长速率；其中，绿潮生长速率计算模型融合了海表温度、光照强度、营养盐浓度自遮光限制以及海域盐度各自对绿潮生长速率产生影响的控制函数。本发明完善实际海域盐度变化较大情况下的大空间尺度内绿潮生长速率的计算，提高基于多源遥感数据计算绿潮生长速率的精度，为实际绿潮灾害的监测与防治提供有效解决手段及技术支撑。
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公开(公告)号：CN117727063B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410171582.3
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V30/42 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06V10/764
Abstract: 一种基于图注意力网络的星图识别方法，包括：将待识别星图中的每个星点视为一个图节点，提取星图的拓扑图数据，拓扑图数据包括星图中所有星点的特征构成的特征矩阵，以及用于表征星图中的星点之间的连接关系及权重的邻接矩阵；将拓扑图数据输入经训练的图注意力网络，通过图注意力网络识别星图中的主星；图注意力网络包含基于掩膜图注意力机制的图注意力层，特征矩阵和邻接矩阵输入图注意力层后，使用通过掩膜图注意力机制计算得到的自注意力指标矩阵，对邻接矩阵进行掩膜处理得到注意力矩阵，以注意力矩阵代替邻接矩阵，实现对每个星点特征之间的消息聚合。该星图识别方法具有很好的鲁棒性和识别准确率，视场内星点较少时也能够稳定匹配。
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公开(公告)号：CN114419457B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202111602245.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/0495
Abstract: 本申请提出的面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法、装置及存储介质中，构建轻量目标检测模型，并使用历史遥感影像数据集对轻量目标检测模型进行调优，得到最优轻量目标检测模型，然后将获取的待检测遥感影像通过最优轻量目标检测模型中的轻量特征提取主干网络得到主干网络输出特征图，再将主干网络输出特征图经过多个不同卷积操作得到多个尺度的特征图，并将多个尺度的特征图分别通过对应的检测器分类器，得到对应的多个预设框，对多个预设框进行快速极大值抑制处理得到目标检测结果。本申请提出的方法，无需依赖专家经验，减少了参数量和计算量，降低了模型大小和算力消耗，提高了卫星在轨目标检测效率，实现了卫星对目标的快速检测。
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公开(公告)号：CN114419456A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111599881.X
申请日：2021-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提出的面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能识别方法、装置及存储介质中，首先构建轻量目标识别模型，然后使用历史遥感影像数据集对轻量目标识别模型进行调优，得到最优轻量目标识别模型，将获取的待识别遥感影像输入最优轻量目标识别模型，通过最优轻量目标识别模型中的浅层特征提取模块得到浅层特征图，并将浅层特征图输入多个串联的网络子模块，得到对应的特征图，再将特征图输入特征融合模块，得到待识别遥感影像的目标识别结果并输出。由此可知，本申请提出了一种在超宽幅卫星上对遥感影像进行目标识别的方法，从而满足了在星上资源受限的情况下，提升了卫星在轨目标识别效率，实现了卫星对目标的快速识别。
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公开(公告)号：CN114419457A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111602245.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提出的面向旋转摆扫超宽幅卫星的目标在轨智能检测方法、装置及存储介质中，构建轻量目标检测模型，并使用历史遥感影像数据集对轻量目标检测模型进行调优，得到最优轻量目标检测模型，然后将获取的待检测遥感影像通过最优轻量目标检测模型中的轻量特征提取主干网络得到主干网络输出特征图，再将主干网络输出特征图经过多个不同卷积操作得到多个尺度的特征图，并将多个尺度的特征图分别通过对应的检测器分类器，得到对应的多个预设框，对多个预设框进行快速极大值抑制处理得到目标检测结果。本申请提出的方法，无需依赖专家经验，减少了参数量和计算量，降低了模型大小和算力消耗，提高了卫星在轨目标检测效率，实现了卫星对目标的快速检测。
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