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[发明专利]基于小波模极大值的侧扫声呐图像的海底线检测方法-CN202310732063.5在审
发明人：杨龙;江丰标;丁继胜;刘森波;冯义楷 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01S15/89 文献下载
摘要：本发明涉及海洋测绘技术领域，具体涉及一种基于小波模极大值的侧扫声呐图像的海底线检测方法。本发明步骤为：S1、侧扫声呐成像系统的构建：声呐换能器基阵随着拖鱼的运动不断向海底发射并接收声脉冲，处理器单元会按照时间序列将图像信息进行排列显示，由此形成二维的侧扫声呐瀑布图；S2、基于小波模极大值海底线的检测：利用图像的边缘检测方法对侧扫声呐图像的海底线进行检测；S3、实验结果及对比分析的获取：为验证基于小波模极大值的图像边缘检测的方法对侧扫声呐图像的适用性以及海底线的检测效果，分别进行原图像的海底线检测、加噪图像的海底线检测。本发明对图像中的噪声抑制更为高效，检测结果更加准确。
基于小波模极大值声呐图像海底检测方法

[发明专利]一种机载激光测深海底弱回波增强识别方法及系统-CN202310897957.X在审
发明人：徐文学;刘焱雄;郭亚栋;冯义楷;麻德明;李杰;唐秋华 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明属于海洋测绘技术领域，公开了一种机载激光测深海底弱回波增强识别方法及系统。该方法基于预处理数据将海域激光脉冲分为海面‑海底脉冲或仅海面脉冲；利用两次极大值法确定回波波形的潜在海底回波位置并预生成海底点；定义与密度相关的椭球邻域，提取预生成点云的空间特征；构建BP神经网络，识别预生成点云中的海底点，并基于激光脉冲回波顺序和点云密度优化海底点识别结果。本发明利用兼顾计算效率和海底点保留度的两次极大值法确定潜在海底回波位置。本发明基于海底点云特性计算椭球邻域点空间特征，较好表达了海底点和噪声点的分布差异。本发明结合几何邻域等信息有效提高机载激光测深的可用最大测深能力和点云数量。
一种机载激光测深海底回波增强识别方法系统

[发明专利]基于边界辅助的遥感影像浒苔检测方法-CN202310222644.4在审
发明人：董志鹏;刘焱雄;冯义楷;杨龙;陈义兰;徐文学 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及遥感影像目标识别及信息提取技术领域，具体涉及一种基于边界辅助的遥感影像浒苔检测方法包括以下步骤：步骤一：基于浒苔特性的卷积神经网络语义分割架构，获得遥感影像的初始浒苔检测及浒苔边界检测结果；步骤二：基于浒苔边界辅助的遥感影像浒苔检测结果优化处理，针对现有基于卷积神经网络的语义分割架构难以有效应用于不同分布形状、边界模糊和弥散性分布的高分辨率遥感影像浒苔检测的问题，提出了一种基于边界辅助的双路卷积神经网络高分辨率遥感影像浒苔检测方法，可有效应用于不同分布形状、边界模糊和弥散性分布的高分辨率遥感影像浒苔精确检测。
基于边界辅助遥感影像检测方法

[发明专利]面向单频机载激光测深数据的水陆分类方法、系统及应用-CN202211372891.4有效
发明人：徐文学;刘焱雄;郭亚栋;董志鹏;冯义楷;崔子伟;蒋正坤 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明属于海洋测绘数据处理与识别技术领域，公开了面向单频机载激光测深数据的水陆分类方法、系统及应用。该方法利用双峰波形点云的高程区间和波形特征直方图拟合曲线得到水陆分类阈值，进行海陆分类；基于水陆分类波形特征阈值、高程方差构建连通区，并利用连通区几何特征实现内陆水域点识别；进行点云栅格化的邻域分析，将连通区及邻域关系作为约束条件用于优化水陆分类。本发明为解决现有技术方案难以满足高自动化、适用性强等需求，本发明面向单频全波形ALB系统采集数据，在无需先验样本和其他辅助信息的前提下，实现高自动化、高精度、高效率的水陆分类。
面向机载激光测深数据水陆分类方法系统应用

[发明专利]基于稀疏先验实测点的卫星遥感水深反演方法-CN202210512985.0在审
发明人：王燕红;陈义兰;崔力;冯义楷;刘晓瑜 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G01N21/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏先验实测点的卫星遥感水深反演方法，属于空间遥感技术领域。本发明包括如下步骤：S1：构建源域水深模型、S2：源域模型结构及参数：建立源域水深反演模型，并保存模型；S3：构建目标域模型；S4：目标域模型的精度评价：将模型迁移后预测的目标域水深值与收集到的实测水深值对比。本发明所述的基于稀疏先验实测点的卫星遥感水深反演方法，采用迁移学习方法将具有实测数据的水深反演模型迁移到其他区域；同时，该模型加入稀疏先验实测点后，可以大大提高模型精度，接近于由大量实测数据直接建立的模型的精度。本发明可广泛运用于空间遥感场合。
基于稀疏先验实测卫星遥感水深反演方法

[发明专利]基于无先验数据的遥感水深反演模型迁移方法-CN202210532917.0在审
发明人：王燕红;陈义兰;崔力;冯义楷;刘晓瑜 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及空间遥感技术领域，公开了一种基于无先验数据的遥感水深反演模型迁移方法，包括以下步骤：步骤S1：预处理：对遥感图像数据以及水深数据的特征进行预处理；步骤S2：特征映射：对于目标域的影像数据中的水域部分，进行特征映射，使得其与源域的原始特征尽量一致；步骤S3：建立源域水深反演模型，并保存模型；步骤S4：将模型迁移到目标域，构建目标域模型：将经过特征预处理后的目标域的光谱特征直接输入上述模型，得到目标域的预测水深值；步骤S5：精度评价：将模型迁移后的预测的水深值与收集到的实测水深值实测对比，做精度评价。本发明能够在无控制点的情况下建立水深反演模型，预测水深值，具有应用范围广、成本低的优点。
基于先验数据遥感水深反演模型迁移方法

[发明专利]基于最优锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法-CN202210484475.7在审
发明人：董志鹏;刘焱雄;冯义楷;王艳丽;陈义兰 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最优目标锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测方法，属于遥感影像目标识别及信息提取技术领域。本发明首先提出了一种遥感影像最优目标锚点尺度学习方法，可自适应获得不同目标检测任务的最优目标锚点尺度；然后基于最优目标锚点尺度学习方法，设计了一种基于最优目标锚点尺度的卷积神经网络遥感影像目标检测架构，可根据不同目标检测任务自适应调整锚点尺度，良好的耦合不同类型的目标尺度，实现对不同目标检测任务的精确检测。本发明具有简单、可靠、精度高、易于实现的特点。本发明可广泛运用于遥感影像目标识别及信息提取场合。
基于最优尺度卷积神经网络遥感影像目标检测方法

[发明专利]基于自适应目标方向的神经网络遥感影像目标检测方法-CN202210484478.0在审
发明人：董志鹏;刘焱雄;冯义楷;王艳丽;陈义兰 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应目标方向的神经网络遥感影像目标检测方法，属于遥感影像目标识别及信息提取技术领域。本发明首先提出了一种基于锚点和五参数的自适应目标方向区域回归方法，可实现对高分辨率遥感影像中任意方向的目标区域回归；其次基于自适应目标方向区域回归思想，提出基于自适应目标方向的卷积神经网络遥感影像目标检测方法，该方法可实现对任意方向的目标区域回归及目标类别的精确分类，获得准确的高分辨率遥感影像目标检测结果。本发明具有简单、可靠、精度高、易于实现的特点。本发明可广泛运用于遥感影像目标识别及信息提取场合。
基于自适应目标方向神经网络遥感影像检测方法

[发明专利]高分辨率遥感影像边缘线快速精确检测方法-CN202210484485.0在审
发明人：董志鹏;刘焱雄;冯义楷;王艳丽;陈义兰 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种高分辨率遥感影像边缘线快速精确检测方法，属于遥感影像处理及信息提取技术领域。本发明包括以下步骤：S1：影像光滑处理：使用简单线性迭代聚类算法对高分辨率遥感影像进行光滑处理，消除影像噪声和同物异谱现象对影像边缘线检测的影响；S2：影像初始边缘线检测：使用双阈值边缘线追踪算法对光滑影像边缘线进行检测，获得初始影像边缘线检测结果；S3：影像边缘线检测结果优化处理：使用骨架线提取算法对初始影像边缘线检测结果进行优化，获得光滑、连续、单像素和影像地物边界依附性良好的影像边缘线检测结果。可有效克服影像噪声和影像同物异谱现象对影像边缘线检测的影响，获得准确的影像边缘线检测结果。
高分辨率遥感影像边缘快速精确检测方法

[发明专利]一种顾及平均效应的GNSS海潮负荷位移的预测方法-CN202210340095.6在审
发明人：张化疑;许军;冯义楷;杨龙;周东旭;刘焱雄 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及潮位观测技术领域，特别涉及一种顾及平均效应的GNSS海潮负荷位移的预测方法，包括如下步骤：数据观测与采集，建立调和‑设计算法的模型，将调和‑设计算法的模型进行线性化处理，即将分潮调和常数的表达式转化为正弦分量与余弦分量的表达式；然后根据每个观测时刻的海潮平均位移求解调和常数，最后利用计算后的调和常数进行海潮负荷位移的估算。本发明所公开的方法将时间间隔按短时固定间隔进行划分，减弱因时间间隔平均而产生的误差，提高了海潮负荷位移计算精度。
一种顾及平均效应 gnss 海潮负荷位移预测方法

[发明专利]一种基于特征曲线的机载激光测深数据配准方法-CN202111435753.1有效
发明人：徐文学;张凡;刘焱雄;董志鹏;唐秋华;冯义楷;李杰 -专利权人：自然资源部第一海洋研究所
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明属于海洋测绘技术领域，公开了一种基于特征曲线的机载激光测深数据配准方法，曲线能够更加清晰的描述出待配准对象的轮廓特征和趋势变化特征，根据曲线特征可稳健估计对应匹配相似程度；构建兼顾曲线弯曲程度、空间位置和整体相似性的曲线形变能量函数，利用待配准曲线间同名点的曲率差、空间偏差程度以及曲线向量夹角的Spearman秩相关系数组成的曲线形变能量函数能有效度量曲线间的形变；结合最长公共子序列算法以及曲线形变能量函数实现特征曲线间的匹配。本发明利用表征海底地形地貌的等值线等特征曲线进行海底点云数据配准，可有效解决海底点云数据特征稀少、点云密度低、厚度大、同名特征提取困难等问题。
一种基于特征曲线机载激光测深数据方法

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