公开(公告)号：CN118038292A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410436312.0

申请日：2024-04-11

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)

Inventor： 陈波 ,  庞艳华 ,  魏小峰 ,  王海鹏

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082

Abstract: 一种面向卫星在轨计算的目标识别装置和方法，该装置具有RepSViT网络，其是基于脉冲神经网络的视觉Transformer，RepSViT网络包括脉冲分块SPS模块以及多个特征提取层级，其中，脉冲分块SPS模块和多个特征提取层级中至少有一者使用了动态空洞脉冲卷积D2SC，动态空洞脉冲卷积D2SC包括串联的多步LIF和动态空洞卷积，其中多步LIF对输入进行二进制编码以便后续计算均为脉冲计算，动态空洞卷积使用单核全维动态卷积SODC实现强力特征提取，同时通过控制其空洞率实现大感受野特征提取。所提RepSViT模型首次引入SNN到卫星在轨计算，在公开舰船细粒度识别数据集FGSC23上进行了消融实验以及与先进方法的对比实验，实验证明了所提模型的有效性和先进性，满足卫星在轨计算“轻、快、准”的要求。

公开(公告)号：CN116385903A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310617437.9

申请日：2023-05-29

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)

Inventor： 陈波 ,  庞艳华 ,  张亚民 ,  魏小峰

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种面向1级遥感数据的抗畸变在轨目标检测方法与模型，该方法包括步骤：S1、构建抗畸变网络模块，所述抗畸变网络模块用于对1级遥感影像进行畸变校正；S2、在目标检测的主干特征提取网络中深层特征提取模块前添加所述抗畸变网络模块，构建在轨目标检测模型；S3、利用1级遥感影像样本库在地面训练所述在轨目标检测模型，训练好的在轨目标检测模型上传至卫星端；S4、将卫星在轨获取的0级遥感信号处理成1级遥感影像送入当前最新的在轨目标检测模型中进行实时在轨目标检测。

公开(公告)号：CN116385903B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310617437.9

申请日：2023-05-29

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)

Inventor： 陈波 ,  庞艳华 ,  张亚民 ,  魏小峰

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种面向1级遥感数据的抗畸变在轨目标检测方法与模型，该方法包括步骤：S1、构建抗畸变网络模块，所述抗畸变网络模块用于对1级遥感影像进行畸变校正；S2、在目标检测的主干特征提取网络中深层特征提取模块前添加所述抗畸变网络模块，构建在轨目标检测模型；S3、利用1级遥感影像样本库在地面训练所述在轨目标检测模型，训练好的在轨目标检测模型上传至卫星端；S4、将卫星在轨获取的0级遥感信号处理成1级遥感影像送入当前最新的在轨目标检测模型中进行实时在轨目标检测。

公开(公告)号：CN116340733B

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310617443.4

申请日：2023-05-29

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)

Inventor： 陈波 ,  庞艳华 ,  魏小峰 ,  张亚民

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了基于0级遥感信号的在轨云检测方法及遥感数据处理方法，在轨云检测方法包括以下步骤：S1、构建高维特征低维映射数学模型，用于将高维影像数据降维映射到1维数据；S2、准备1级遥感影像数据集，利用所述高维特征低维映射数学模型将数据集中的1级遥感影像降维映射到一维，建立0级遥感信号数据集；S3、利用所述0级遥感信号数据集训练轻量云检测模型；S4、将步骤S3训练好的所述轻量云检测模型上传至卫星端，并将卫星在轨获取的0级遥感信号送入所述轻量云检测模型，进行在轨云检测。遥感数据处理方法，包括：按照前述步骤进行在轨云检测，检测结果剔除无效数据后再进行成像。

公开(公告)号：CN116340733A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310617443.4

申请日：2023-05-29

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)

Inventor： 陈波 ,  庞艳华 ,  魏小峰 ,  张亚民

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了基于0级遥感信号的在轨云检测方法及遥感数据处理方法，在轨云检测方法包括以下步骤：S1、构建高维特征低维映射数学模型，用于将高维影像数据降维映射到1维数据；S2、准备1级遥感影像数据集，利用所述高维特征低维映射数学模型将数据集中的1级遥感影像降维映射到一维，建立0级遥感信号数据集；S3、利用所述0级遥感信号数据集训练轻量云检测模型；S4、将步骤S3训练好的所述轻量云检测模型上传至卫星端，并将卫星在轨获取的0级遥感信号送入所述轻量云检测模型，进行在轨云检测。遥感数据处理方法，包括：按照前述步骤进行在轨云检测，检测结果剔除无效数据后再进行成像。