公开(公告)号：CN115035293A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210567764.3

申请日：2022-05-24

申请人： 国家海洋环境监测中心 ,  大连工业大学

发明人： 范剑超 ,  周健林 ,  王心哲 ,  高宁 ,  马玉娟 ,  王林

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06V20/00 ,  G06T5/00 ,  G06T5/10 ,  G06T5/20 ,  G06T5/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种无监督深度学习的SAR影像海水养殖智能提取方法，属于海洋遥感与人工智能交叉技术领域，其特征是：1)建立双网络无监督深度学习结构，包含特征提取网络和全卷积语义分割网络；2)提出超像素分割结果与深度特征块判断方法，生成含有海水养殖边缘语义信息的伪标签；3)开展双网络交替更新，实现伪标签不断更新优化，逐步生成更精确的海水养殖提取结果。本发明的效果和益处是实现无需任何标签样本的深度学习网络海水养殖智能提取，有效解决了传统无监督方法精度低，有监督深度学习方法依赖于海量标记样本的难题，避免了合成孔径雷达影像中相干斑噪声的干扰，有效提高了无监督语义海水养殖提取精度。

公开(公告)号：CN115578645A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211084666.0

申请日：2022-09-06

申请人： 国家海洋环境监测中心

发明人： 范剑超 ,  于航 ,  高宁 ,  周健林 ,  马玉娟 ,  王祥

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种半监督循环一致性生成对抗网络的SAR影像浮筏养殖信息提取方法，首先，对SAR影像进行预处理，增强养殖信息显著性差异特征；其次，构建具有正向训练网络与逆向训练网络的循环一致性生成对抗网络，实现标签的重复利用，并且增加半监督判别器，将正向训练网络与逆向训练网络相结合，通过生成伪标签来加强训练，实现以逆向训练网络的输出来加强正向训练网络的目的；最后，使用偏置卷积块加强养殖区模糊边界的分割效果，提高养殖信息提取的精度。本发明能够解决制作标签无法重复利用的问题，利用搭建的半监督判别器能够解决因训练过程中混淆标签而导致养殖预测图精度不高的问题；可利用该方法对SAR影像进行浮筏养殖信息提取工作。

公开(公告)号：CN115482411A

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202211084671.1

申请日：2022-09-06

申请人： 国家海洋环境监测中心

发明人： 范剑超 ,  刘川 ,  张帅 ,  王祥 ,  马玉娟 ,  高宁 ,  王林

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V20/13 ,  G06V10/30 ,  G06V10/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种多任务生成对抗网络的SAR影像溢油分类和语义分割方法，属于海洋遥感与人工智能交叉技术领域。包括溢油与溢油相似物的分类识别和溢油图像的语义分割。首先，将生成对抗网络的判别器和分类器进行结合，实现了对溢油和溢油相似物的分类判别；其次，经过判别后的溢油图像，进入下一个生成对抗网络；最后，利用生成器去生成溢油图像的分割图，从而实现语义分割。本发明能够解决溢油和溢油相似物难以分辨以及溢油检测精度不高的问题。整个模型框架既能实现溢油和溢油相似物的分类，又能实现对溢油图像的语义分割。所有任务在可以一个框架内完成。本发明提出的方法在溢油分类任务上以及溢油区域检测上都取得较高的精度、可利用该方法对SAR影像中海洋溢油进行监测。

公开(公告)号：CN117315503A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311437169.9

申请日：2023-11-01

申请人： 国家海洋环境监测中心

发明人： 王林 ,  王新新 ,  王祥 ,  孟庆辉 ,  陈艳拢 ,  马玉娟 ,  高思雯

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/56

摘要： 本发明公开一种高浑浊水体漂浮绿潮遥感识别方法、系统、设备及介质，涉及遥感识别技术领域。方法包括：获取目标水体区域Sentinel‑2MSI L2A级的卫星影像数据；筛选卫星影像数据的近红外波段反射率最大值，并经NDVI计算后，提取NDVI中大于0的影像像元；利用卫星影像数据进行色度角计算，并提取色度角小于220°的影像像元；利用NDVI与色度角的提取结果，将满足NDVI大于0且色度角小于220°的影像像元确定为漂浮绿潮的准确识别像元，并绘制漂浮绿潮遥感识别专题图。本发明能够通过结合NDVI与色度角阈值，去除误判像元，并保留漂浮绿潮存在的真实像元，提高高浑浊水体漂浮绿潮的识别效率与精度。

公开(公告)号：CN115965876A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202211216480.6

申请日：2022-09-30

申请人： 国家海洋环境监测中心

发明人： 范剑超 ,  张帅 ,  马玉娟 ,  高宁 ,  王林 ,  刘川

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提供了一种目标定位和提取方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：采用多层主干特征神经网络提取多特征SAR影像的特征，然后通过定位头神经网络、语义分割神经网络和语义补全神经网络中至少一种确定第一损失函数值、第二损失函数值和第三损失函数值中至少一种；反向传播三种所述损失函数值中的至少一种来对所述多层主干特征神经网络、所述定位头神经网络及所述语义分割神经网络中的至少一者进行调整；直到整个深度神经网络收敛，定位和提取出SAR影像中的目标区域。本发明通过提取溢油显著性差异特征，构建多特征SAR影像，能够同时实现了溢油区域的定位和语义分割，降低了溢油相似物和相干斑噪声对检测结果的影响。