“光学遥感图像”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1059789个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种光学遥感图像检测方法、装置以及存储介质-CN202210314026.8在审
发明人：马雷;罗心怡;洪汉玉;陈冰川;赵凡;刘红;许启航 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种光学遥感图像检测方法、装置以及存储介质，属于图像检测领域，方法包括：对多个光学遥感图像进行划分，得到多个光学遥感训练图像和多个光学遥感测试图像；分别对各个光学遥感训练图像进行标注，得到光学遥感标注图像；构建训练模型，根据多个光学遥感标注图像对训练模型进行模型训练，得到待测试图像检测模型；根据多个光学遥感测试图像对待测试图像检测模型进行测试，得到图像检测模型；通过图像检测模型对待测光学遥感图像进行检测本发明实现了对目标区域和背景区域的区分，能够更加精确地预测显著图，提高了光学遥感图像检测的准确率，降低了大量的劳动力和时间。
一种光学遥感图像检测方法装置以及存储介质

[发明专利]一种光学遥感图像检测方法及装置-CN202211003182.9在审
发明人：周旗开;牛福;张伟;谢英江;高妍;王进;甄曙辉;杨瑞峰 -专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种光学遥感图像检测方法及装置，该方法包括：获取光学遥感图像信息；光学遥感图像信息包括若干张光学遥感图；利用预设的检测遥感目标模型对光学遥感图像信息进行定位识别处理，得到输出特征图信息集合；输出特征图信息集合包括若干个输出特征图信息；检测遥感目标模型包括若干个双重注意力机制模块；对输出特征图信息集合进行后处理，得到目标图像检测信息集合；目标图像检测信息集合包括若干个目标图像检测信息。可见，本发明有利于提升对光学遥感图像的特征提取能力，弱化对复杂背景的关注度，解决在光学遥感图像检测中因图像背景复杂而易出现错漏检的问题，提高光学遥感图像的检测精度和检测效果。
一种光学遥感图像检测方法装置

[发明专利]小波变换域下结合深度学习的光学遥感图像质量提升方法-CN202110285261.2有效
发明人：冯旭斌;谢梅林;苏秀琴;李治国;韩俊锋 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2021-03-17 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了小波变换域下结合深度学习的光学遥感图像质量提升方法，可用于高质量光学遥感图像的获取，解决了现有技术中，在对遥感图像处理时，无法同时采用去噪或超分辨率重建技术来获取高质量光学遥感图像的问题。本发明方法包括：1、训练阶段，将光学遥感图像进行小波变换、同时去噪与超分辨率重建，再进行小波逆变换，得到光学遥感重建图像，采用相对损失函数进行判别处理，得到理想网络参数；2、使用阶段，使用理想网络参数对系统进行初始化，将光学遥感图像进行小波变换、去噪与超分辨率重建，再进行小波逆变换，最终得到光学遥感重建图像，实现了对光学遥感图像质量的进一步提升。
变换结合深度学习光学遥感图像质量提升方法

[发明专利]一种基于YOLOv5的光学遥感图像目标检测方法-CN202210909740.1在审
发明人：侯彪;李智德;汤奇;任仲乐;任博;杨晨;焦李成 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于YOLOv5的光学遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取待检测光学遥感图像，待检测光学遥感图像中包含有待检测的目标；步骤2：将待检测光学遥感图像裁剪为若干待检测光学遥感子图像；步骤3：将待检测光学遥感子图像输入至预先训练完成的YOLOv5目标检测模型中，得到对应的子图像检测结果，检测结果包括目标检测框以及分类‑交并比；步骤4：将子图像检测结果合并得到待检测光学遥感图像的检测结果本发明的基于YOLOv5的光学遥感图像目标检测方法的检测精度更高，区分不同尺度目标的能力更强。
一种基于 yolov5 光学遥感图像目标检测方法

[发明专利]基于深度卷积语义网的光学遥感图像检索方法-CN201810116627.1有效
发明人：焦李成;刘芳;高蕾;丁静怡;张梦旋;陈璞花;古晶;唐旭;杨淑媛;侯彪 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-02-06 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积语义网的光学遥感图像检索方法，主要解决现有技术中光学遥感图像检索精度低的问题。本发明具体步骤如下：(1)构建深度卷积语义网络；(2)构建训练集；(3)调整网络参数；(4)构建光学遥感图像检索数据库；(5)提取遥感图像特征向量；(6)融合遥感图像特征向量；(7)建立特征库；(8)检索光学遥感图像检索数据库中的光学遥感图像本发明构建深度卷积语义网络，提取图形的浅层特征、过渡特征以及深层特征，加权融合三个特征，实现不同层级特征优势互补，提高了图像特征的表达能力，进而提高了光学遥感图像的检索精度。
基于深度卷积语义光学遥感图像检索方法

[发明专利]一种嵌入式智能加速器的多模态图像数据识别方法及系统-CN202310257406.7在审
发明人：张韩宾;赵二虎 -专利权人：上海处理器技术创新中心
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提出一种嵌入式智能加速器的多模态图像数据识别方法和系统，包括：获取由光学图像和遥感图像构成的图像对，每个图像对中的光学图像已标注训练标签；通过卷积神经网络模型分别提取图像对中光学图像和遥感图像的特征，得到光学图像的光学特征和遥感图像的遥感特征；将光学特征与遥感特征卷积后，得到互相关特征，将互相关特征输入至图像语义分割模型，在互相关特征的向量维度上，检测光学图像内包含遥感图像的检测区域；根据检测区域与光学图像已标注的训练标签，构建损失函数训练图像语义分割模型和卷积神经网络模型；以执行图像数据识别任务。
一种嵌入式智能加速器多模态图像数据识别方法系统

[发明专利]基于深度卷积神经网络的光学遥感图像目标检测系统-CN202110701848.7在审
发明人：李建东;刘万军;何晓军;曲海成;李佳琦 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的光学遥感图像目标检测系统，包括图像获取模块，用于获取舰船的光学遥感图像；预处理模块，用于对舰船的光学遥感图像进行降噪、海陆分割和边缘提取；样本划分模块，用于将经过预处理后的光学遥感图像划分成训练图像和验证图像；注意力模块，用于对预处理后的光学遥感图像提取更优的特征表示；目标检测模块，用于构建并训练深度卷积神经网络模型，获得训练好的深度卷积神经网络模型后，对光学遥感图像进行目标检测。本发明增加注意力模块，提高了优化模型的效率，有效的提高了光学遥感图像舰船检测的精度。
基于深度卷积神经网络光学遥感图像目标检测系统

[发明专利]一种光学遥感太赫兹图像数据增强方法-CN201811141957.2有效
发明人：张智;林栩凌 -专利权人：北京空间机电研究所
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种光学遥感太赫兹图像数据增强方法，属于空间弱目标信息增强技术领域。该方法为：(1)、采用多路成像系统，对响应在太赫兹谱段的目标进行观测成像，得到r路光学遥感太赫兹图像fb(u,v)，b＝1～r，0u≤m，0v≤n，m,n分别为光学遥感太赫兹图像为横轴方向和纵轴方向的尺寸；(2)、分别对r路光学遥感太赫兹图像fb(u,v)进行范数优化，通过求其最优解实现对光学遥感太赫兹图像的滤波，得到滤波后的r路光学遥感太赫兹图像Ib(u,v),b＝1～r；(3)、将滤波后的r路光学遥感太赫兹图像合成，得到高分辨率光学遥感太赫兹图像I'(u,v)。本发明在抑制背景噪声的同时，有效增强图像的细节信息，相较于传统方法能更加有效的提升图像质量。
一种光学遥感赫兹图像数据增强方法

[发明专利]获取大摆角光学遥感卫星的遥感图像地面分辨率的方法-CN201510411811.5在审
发明人：尤红建 -专利权人：中国科学院电子学研究所
申请日： 2015-07-14 - 公布日： 2015-12-23 - 主分类号： G01S7/497 文献下载
摘要：本发明是一种获取大摆角光学遥感卫星的遥感图像地面分辨率的方法，是利用光学遥感卫星下传的辅助数据计算光学遥感卫星星下点对应的地球曲率半径及光学遥感卫星下传的辅助数据计算位于光学遥感卫星上的光学遥感器视线方向偏离星下点的视线偏角；根据光学遥感卫星到地面的距离，获得大摆角光学遥感卫星的遥感图像地面分辨率。本发明采用星下点对应的实际曲率半径，通过光学遥感卫星的侧滚和俯仰角度计算光学遥感器的视线偏角，用于适应各种卫星机动时的摆角计算。考虑偏角对光学遥感卫星到地球的距离，用几何三角关系计算光学遥感卫星到地球表面目标点的距离。针对大摆角时修正光学遥感卫星遥感图像对应的地面分辨距离，得到准确的地面分辨距离。
获取大摆角光学遥感卫星图像地面分辨率方法

[发明专利]一种用于航天光学遥感图像的量子优化方法-CN201811140484.4有效
发明人：张智;林栩凌 -专利权人：北京空间机电研究所
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于航天光学遥感图像的量子优化方法：(1)、卫星过境对地成像，获取观测目标的光学遥感图像，并进行归一化处理；(2)、将归一化的光学遥感图像转换到量子空间，分解到n个量子比特面上，得到光学遥感图像量子化信息在各量子比特面上的量子态向量；(3)、基于光学遥感成像系统模型，采用范数优化的方法，将光学遥感图像量子化信息在各量子比特面上的量子态向量进行滤波；(4)、将滤波后的光学遥感图像量子化信息在各量子比特面上的量子态向量，进行增强处理，得到增强化的在各量子比特面上的量子态向量；(5)、将增强化的在各量子比特面上的量子态向量重构转换为高清晰光学遥感图像。
一种用于航天光学遥感图像量子优化方法

[发明专利]一种基于迁移学习的SAR遥感图像舰船检测方法-CN201811119673.3有效
发明人：毛克明;马卿云;刘舒琦 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于迁移学习的SAR遥感图像舰船检测方法，主要解决现有的SAR遥感图像没有舰船的标注，不能直接将深度学习应用于SAR遥感图像舰船检测的问题。本发明的具体步骤如下：(1)准备相关数据集，包括光学遥感图像舰船数据集和SAR遥感图像数据集；(2)基于迁移学习的思想，设计相应的网络结构和损失函数，同时利用光学遥感图像和SAR遥感图像数据集进行网络的训练；(3)通过训练出来的模型，对SAR遥感图像进行舰船检测。利用光学遥感图像和SAR遥感图像中舰船的共性，即使模型训练时没有SAR遥感图像中舰船的标注，仍可以对SAR遥感图像中的舰船进行检测。
一种基于迁移学习 sar 遥感图像舰船检测方法

[发明专利]光学遥感图像目标区域检测装置与方法-CN201610571105.1有效
发明人：李树涛;邵秀;康旭东 -专利权人：湖南大学
申请日： 2016-07-20 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种光学遥感图像目标区域检测装置与方法，涉及图像处理领域。该光学遥感图像目标区域检测装置与方法将一光学遥感图像转换为三维立体图像，依据所述三维立体图像检测出所述光学遥感图像的疑似目标区域，利用主成分分析网络和支持向量机对所述疑似目标区域进行特征提取与分类，从而确定目标区域该光学遥感图像目标区域检测装置与方法，不易受云、海浪等自然因素影响，稳定性高，并且目标区域提取错误率低，提取速度快。
光学遥感图像目标区域检测装置方法

[发明专利]基于非成对的光学遥感图像质量提升方法-CN202110390540.5有效
发明人：冯旭斌;谢梅林;苏秀琴;李治国;韩俊锋 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于非成对的光学遥感图像质量提升方法，可用于任意类型的图像高质量光学遥感图像的获取，解决了现有技术中，对遥感图像处理时，无法在去除噪声的同时，重建比数据集本身分辨率更高图像的问题。本发明采用双循环结构结合一系列针对性的损失函数，对没有交集的任意图像类型光学遥感图像既可提升图像分辨率，也可去除噪声，无须建立训练数据间一对一的映射，便可实现高质量光学遥感图像的获取。
基于成对光学遥感图像质量提升方法

[发明专利]一种基于深度神经网络的高分辨率光学遥感图像飞机目标检测方法-CN202011408157.X在审
发明人：石爱业;马浩洋;陆定一;姚雨;王越 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于深度神经网络的高分辨率光学遥感图像飞机目标检测方法，包括构建训练数据集并对训练数据集进行预处理，搭建用于高分辨率光学遥感图像飞机检测的目标检测网络，得到预训练好的光学遥感图像飞机目标检测网络，构建微调训练数据集，进而对预训练好的目标检测网络进行微调训练，得到训练好的光学遥感图像飞机目标检测网络，构建测试数据集，利用训练好的光学遥感图像飞机目标检测网络对测试数据集进行检测；本发明提供的方法，能提高遥感图像目标检测的准确度
一种基于深度神经网络高分辨率光学遥感图像飞机目标检测方法

[发明专利]一种DEM数据图像与山区光学遥感配准方法-CN201310575903.8在审
发明人：张晓丽;李宏志;刘会玲;王书涵;董素静;宁亮亮 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2013-11-18 - 公布日： 2014-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种DEM数据图像与山区光学遥感影像配准方法。由余弦光学模型、反余弦光学模型与DEM组成彩色图像和光学遥感影像进行配准，其中余弦光学模型、反余弦光学模型、DEM数据图像分别赋予红、绿、蓝；利用余弦光学模型、反余弦光学模型与DEM组成彩色图像和光学遥感影像进行配准，配准完成后提取DEM波段，在光学遥感影像与DEM数据的图像配准的过程中克服了人眼对DEM的灰度图像颜色不敏感的特点，新组成的DEM数据的图像有坡度、坡向、彩色，制作图像过程简单，配准过程操作方便，减少了工作量
一种 dem 数据图像山区光学遥感方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条