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[发明专利]遥感图像目标检测方法-CN202310403716.5在审
发明人：贺广均;唐玮;梁颖;冯鹏铭;王轲;刘世烁;田路云;郑琎琎 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及遥感图像目标检测方法，包括获取至少一幅包含待测目标的卫星遥感图像，利用卷积神经网络提取卫星遥感图像的多尺度特征，根据嵌入掩膜引导特征金字塔网络学习前景目标区域的特征，并生成用于提取原始图像中疑似目标区域的旋转候选框，利用旋转RoIAlign对齐操作对疑似目标区域进行特征提取，将提取到的特征送入由Smooth‑L1回归损失和角边距分类损失组成的有向检测头进行分类识别与回归定位。本发明提升了目标检测方法对港口等复杂背景的抗干扰能力，减少了云雾、形似干扰物造成的虚警，提高了目标检测的识别精度，可应用于高分辨率遥感图像中的船只、飞机等目标识别。
遥感图像目标检测方法

[发明专利]基于目标分割与图分类的飞机细粒度识别方法-CN202310468626.4在审
发明人：梁颖;贺广均;王轲;冯鹏铭;陈千千;上官博屹;郑琎琎;刘世烁 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于目标分割与图分类的飞机细粒度识别方法，包括：构建并训练基于Mask R‑CNN的目标定位与分割模型，对遥感图像中的飞机目标进行检测与分割；对分割出的飞机目标掩膜通过轮廓提取和多边形拟合提取轮廓多边形，将轮廓多边形的线段作为节点，将线段的几何特征和线段对应部件的卷积特征作为节点属性，并根据线段间的空间关系构建图结构数据；构建融合几何特征和卷积特征的图卷积神经网络模型；利用所述图结构数据训练所述图卷积神经网络模型，对描述飞机形状特征和部件特征的图结构进行整图分类，实现飞机目标的细粒度识别。通过实施本发明的上述方案，通过综合利用飞机目标的形状特征和部件特征提高飞机细粒度识别的精度。
基于目标分割分类飞机细粒度识别方法

[发明专利]基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法、设备及介质-CN202310457860.7在审
发明人：冯鹏铭;王恺瀚;贺广均;关键;符晗;梁颖;刘世烁;车程安 -专利权人：北京卫星信息工程研究所;哈尔滨工程大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法、设备及存储介质，基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法包括：步骤S1、对高光谱遥感图像进行数据降维；步骤S2、构建输入样本；步骤S3、建立基于光谱重建任务的自监督预训练网络，通过无标注样本训练特征提取主干网络；步骤S4、基于预训练阶段的特征提取主干网络构建高光谱遥感图像的分类网络，通过标注样本训练分类网络，完成逐像素的分。本发明，能够在小样本情况下显著提升高光谱遥感图像分类准确率并具有较快的模型训练速度，对实际应用具有重要意义。
基于光谱重建遥感图像分类方法设备介质

[发明专利]面向资源的地理样本数据服务方法、设备及存储介质-CN202310418313.8在审
发明人：上官博屹;贺广均;梁颖;冯鹏铭;陈千千;郑琎琎;刘世烁;田路云 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向资源的地理样本数据服务方法、设备及存储介质，建立地理人工智能样本数据服务元数据描述的概念模型和逻辑模型；建立地理人工智能样本数据服务资源体系；构建面向资源的地理人工智能样本数据服务接口及接口与地理人工智能样本数据服务资源的映射关系；定义表述性状态转换风格的地理人工智能样本数据服务资源的统一资源描述标识符，并与样本数据服务接口绑定；发布地理人工智能样本数据服务的网络访问接口。本发明，增强了空间数据基础设施的智能化服务能力，从而支持建设人工智能就绪的空间数据基础设施，满足了多源异构的地理人工智能样本数据的共享服务需求，为地理人工智能样本数据的共享和应用提供有力支撑。
面向资源地理样本数据服务方法设备存储介质

[发明专利]可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、电子设备-CN202310408459.4在审
发明人：杨云超;张拯宁;冯鹏铭;贺广均;梁颖;刘世烁;常江;梁银川 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、设备及存储介质，获取原始可见光遥感图像数据集及其标注文件；确定需要进行扩增的舰船类别；引入语义评估模块，得到能够扩增的合理区域；依据原始可见光遥感图像数据集的标注文件，提取原始各类舰船切片样本；对原始各类舰船切片样本进行超分辨率重建，构建舰船扩增样例库；将原始可见光遥感图像和舰船扩增样例库进行图像合成处理，得到扩增后的图像；对扩增后的图像进行质量评估，筛选替换原始图像。本发明，实现了舰船少数类的自动扩增，解决因训练集类间不平衡导致训练出来模型偏向于多数类，而对少数类识别精度下降的问题。
可见光遥感图像舰船目标检测数据扩增方法电子设备

[发明专利]基于目标向量的遥感影像变化检测方法-CN202310390010.X在审
发明人： 刘世烁;冯鹏铭;贺广均;苗晶;金世超;陈千千;田路云;梁颖 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于目标向量的遥感影像变化检测方法，包括：使用向量对遥感序列影像进行样本标注；构建目标向量检测模型，将已标注的遥感序列影像输入所述目标向量检测模型进行训练；利用所述目标向量检测模型对同一区域不同时间的遥感影像中的所有目标进行检测，得到不同集合的目标向量；利用变化相似度算法计算不同集合中目标向量的相似度距离，获得目标的变化情况。通过实施本发明的上述方案，可以实现遥感影像中目标变化前后的高精度匹配和精细化的变化检测。
基于目标向量遥感影像变化检测方法

[发明专利]遥感图像目标特性的分布式表征方法、系统及电子设备-CN202310376114.5在审
发明人：苗晶;刘世烁;马天舒;贺广均;冯鹏铭;陈千千;张鹏;梁银川 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感图像目标特性的分布式表征方法、装置及电子设备，所述方法包括：利用非结构化文本的先验信息对目标特性进行表达；结合结构化遥感图像知识对非结构化文本表达进行筛选；训练遥感图像语义环境模型，分布式表征遥感图像中的目标特性。通过实施本发明的上述方案，可以实现结合非结构化文本知识与结构化图像知识的目标特征表达。
遥感图像目标特性分布式表征方法系统电子设备

[发明专利]遥感数据多目标关联匹配与轨迹生成方法及设备-CN202210921778.0有效
发明人：常江;贺广均;冯鹏铭;金世超;刘世烁;梁银川;莫毅君;符晗;邹同元;韩昱;张鹏;车程安 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感数据多目标关联匹配与轨迹生成方法及设备，利用SIFT尺度不变的特性对多模态序列遥感图像进行空间配准，再利用基于拓扑特征相似度匹配的多目标关联匹配方法对图像中的目标信息进行关联匹配，该发明可以将不同传感器在空间及时间上的冗余或互补信息进行组合，获得比单一传感器单时相数据更完善更准确的目标轨迹信息，具有高效率、高精度的特点。
遥感数据多目标关联匹配轨迹生成方法设备

[发明专利]基于注意力机制的多源遥感图像目标识别方法-CN202210900863.9有效
发明人：冯鹏铭;贺广均;金世超;符晗;常江;刘世烁;邹同元;王勇;梁银川;车程安 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于注意力机制的多源遥感图像目标识别方法，包括：获取多源遥感图像及其对应的目标类别标签，并进行预处理；提取预处理后的多源遥感图像中的目标特征，对所述目标特征进行过滤，得到多源目标的关键特征；构建特征融合编码器并对所述关键特征进行融合，获得隐层特征数据；构建特征解码器并重构所述隐层特征数据；利用重构的隐层特征数据和所述关键特征对所述特征融合编码器和所述特征解码器进行优化；利用分类网络对所述隐层特征数据进行分类识别。本发明不仅实现多源遥感图像中的目标识别，还可提高识别的精度。
基于注意力机制遥感图像目标识别方法

[发明专利]空中弱小运动目标检测方法、系统、设备及存储介质-CN202210923739.4有效
发明人：贺广均;陈千千;马天舒;刘世烁;冯鹏铭;符晗;常江;金世超;邹同元;张鹏 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种空中弱小运动目标检测方法、系统、设备及存储介质，首先读取至少三个不同波段间存在成像视差的卫星遥感图像，获取的多光谱数据源中每个波段对目标成像时存在一定的时间偏差，时间偏差会造成运动目标在多光谱图像中的位移视差，并利用该位移视差确定空中弱小运动目标，最后对检测到的空中弱小运动目标图像进行坐标和投影转换，输出检测结果。本发明实现了宽幅成像模式下不同空间分辨率多光谱图像中空中弱小运动目标的检测，避免了传统方法中空间分辨率对检测精度的影响及实际应用中的局限性，弥补了现有技术手段和方法的不足，提高了空中弱小运动目标检测识别精度。
空中弱小运动目标检测方法系统设备存储介质

[发明专利]基于特征注意力机制的遥感图像目标细粒度识别方法-CN202210899281.3有效
发明人： 刘世烁;冯鹏铭;贺广均;金世超;常江;符晗;邹同元;马天舒;张鹏;车程安;梁银川 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征注意力机制的遥感图像目标细粒度识别方法，包括：对原始遥感图像的目标数据和目标特征数据进行标注；对所述原始遥感图像、所述标注的目标数据和目标特征数据进行处理和增强，获得三组数据集；构建目标‑特征注意力模型；将处理和增强后的三组数据集输入所述目标‑特征注意力模型进行训练，利用训练好的目标‑特征注意力模型完成所述原始遥感图像中的目标细粒度的型号级识别。本发明可以实现遥感影像飞机等目标的高精度精细化型号级识别。
基于特征注意力机制遥感图像目标细粒度识别方法

[发明专利]用于目标检测的SAR数据扩增方法-CN202210900855.4有效
发明人：车程安;符晗;贺广均;冯鹏铭;金世超;张鹏;刘世烁;常江;邹同元;王勇;梁银川 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于目标检测的SAR数据扩增方法，包括：获取原始SAR图像数据集及其标注信息；对所述原始SAR图像数据集进行目标检测，结合所述标注信息，构建负样本集；利用所述标注信息获得所述原始SAR图像数据集中的目标样本，构建方位角目标样本集；构建基于自注意力机制的生成对抗网络，利用所述负样本集和所述方位角目标样本集对所述生成对抗网络进行迭代训练；评估所述生成对抗网络生成的样本质量，获得高质量的生成样本；在所述原始SAR图像数据集中插入所述高质量的生成样本，以及对应的标注信息。本发明实现SAR数据的自动扩增，提升SAR图像目标识别任务训练集中目标样本的多样性和均衡性。
用于目标检测 sar 数据扩增方法

[发明专利]舰船目标细粒度识别方法及设备-CN202210900854.X有效
发明人：常江;贺广均;冯鹏铭;原皓天;金世超;梁银川;莫毅君;邹同元;张鹏;符晗;刘世烁;王勇;车程安 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种舰船目标细粒度识别方法及设备，结合细粒度分类结果和旋转框参数，实现对舰船目标的细粒度识别，避免了成像条件、拍摄角度和舰船目标中心点或角点位置随机导致模型难以聚焦关键点处的细粒度特征的问题，提高了模型定位关键点的准确度，通过构建关键点注意力，引导模型聚焦关键点区域的细粒度特征及其内在自相关性，提高了舰船目标的细粒度识别准确率，为舰船目标细粒度识别提供了一种切实可行的技术途径，在遥感目标识别领域有较大的实际应用价值。
舰船目标细粒度识别方法设备

[发明专利]遥感图像目标细粒度识别方法、系统、设备及存储介质-CN202210900356.5有效
发明人：金世超;王进;贺广均;冯鹏铭;符晗;常江;刘世烁;梁银川;邹同元;张鹏;车程安 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感图像目标细粒度识别方法、系统、设备及存储介质，获取至少一幅图像；利用卷积神经网络提取所述图像的多尺度特征；利用Transformer对所述多尺度特征图进行编码；利用特征融合金字塔网络对所述的编码后的多尺度特征图进行特征融合；利用融合后的特征图，采用旋转框检测头提取目标；利用旋转变换对提取的目标的特征进行对齐；利用Transformer对旋转变换后的目标特征图进行细粒度分类，得到目标细粒度识别结果。本发明提升了检测方法对目标局部特征和全局特征的整体提取能力，提高了目标细粒度识别精度，可应用于高分辨率遥感图像中的船只、飞机等目标细粒度识别。
遥感图像目标细粒度识别方法系统设备存储介质

[发明专利]遥感图像旋转目标检测方法、电子设备及存储介质-CN202210900309.0有效
发明人：金世超;冯鹏铭;贺广均;符晗;刘世烁;常江;邹同元;梁银川;车程安;田路云 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感图像旋转目标检测方法、电子设备及存储介质，在训练中，对给定的目标位置标签，先利用椭圆分布采样方式，获取丰富的样本点；利用自适应前景采样策略，从高层特征图到低层特征图依次获取高质量的前景样本点，与网络预测的前景目标一起输入到损失函数，从而学到更准确的目标特征表示方法，基于标签中目标真值坐标，通过调整椭圆长边与短边的长度，自适应地在特征图上进行采样，避免了小尺寸目标在特征金字塔中难以获取采样点和大尺寸获取过多冗余采样点的问题，通过自适应的方法提升了采样精度和泛化性，对高分辨率遥感图像旋转框目标检测具有重要意义。
遥感图像旋转目标检测方法电子设备存储介质

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