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[发明专利]基于多级深度学习网络的单航过InSAR系统端对端分类方法-CN202010871262.0有效
发明人：陈立福;张鹏;韦立登;邢进;李振洪;邢学敏;袁志辉;肖红光 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S13/95 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多级深度学习网络的单航过InSAR系统端对端分类方法，本发明包括输入SAR图像、InSAR相位图和相干系数图；通过多尺度空间特征提取网络MSF从输入的SAR图像中获取多尺度空间统计特征；通过多层选择性注意力网络MLSAN对多尺度空间统计特征提取中层和高层特征；通过改进策略网络IS对中层和高层特征进行拼接加权得到最终的分类结果，实现对阴影、水体和叠掩区域的自动分类。本发明能够针对单航过InSAR系统自动检测InSAR图像中的阴影、水体和叠掩区域，进而提高相位解缠精度。
基于多级深度学习网络 insar 系统分类方法

[发明专利]掩膜枝切部署方法、相位解缠方法、设备及存储介质-CN202310225888.8在审
发明人：袁志辉;杨凯;邢学敏;陈立福 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种掩膜枝切部署方法、相位解缠方法、设备及存储介质，其中部署方法包括：获取待解缠缠绕相位图的残差图像；将残差图像输入到训练好的基于深度学习的掩膜枝切预测模型中，得到掩膜枝切图像。本发明将深度学习中的语义分割技术与相位解缠相结合，将掩膜枝切部署问题转化为用深度学习中的语义分割实现的像素分类问题，利用训练好的掩膜枝切预测模型来预测掩膜枝切图像，可以在没有质量图指导的情况下自动高效、准确地部署掩膜枝切。通过深度学习的自适应性，所搭建的网络模型与传统掩膜枝切法相比可以更好地部署掩膜枝切，在噪声较大、地形较复杂的地区也能很好的部署掩膜枝切，获得更好的解缠结果，解缠精度高。
掩膜枝切部署方法相位设备存储介质

[发明专利]一种钻井水溶岩盐矿区采卤量估计方法-CN202210803128.6有效
发明人： 邢学敏;张腾飞;杨泽发;朱珺;彭葳 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种钻井水溶岩盐矿区采卤量估计方法，包括基于InSAR生成相干系数图和差分干涉图，生成基于高相干点的时序差分干涉相位矩阵；构建时序差分干涉相位与水溶动力学参数和时间之间的动态函数模型；对动态函数模型中的模型参数进行最优求解；估计InSAR影像干涉时段内的岩盐矿区地表下沉量的时序形变；通过岩盐矿区地表下沉量的时序形变获取总采卤量的估计值等步骤。本发明利用时序InSAR技术反演岩盐矿区任一时刻采卤量的计算方法，可实现采卤量重要组分的定量预计，拓宽了InSAR技术应用领域，可用于指导矿产资源的开采利用，进一步提升矿产资源的回采率，为盐类矿床的合理开发及利用提供数据参考。
一种钻井溶岩盐矿区采卤量估计方法

[发明专利]基于旋转框的动态全局注意力SAR图像桥梁检测方法及系统-CN202211130469.8在审
发明人：陈立福;李忠浩;邢学敏;邢进;袁志辉;罗汝;蔡兴敏 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于旋转框的动态全局注意力SAR图像桥梁检测方法及系统，本发明包括将SAR图像输入训练好的特征提取主干网络，经多尺度特征有效融合网络及回归预测网络得到桥梁检测结果；主干网络在训练时所使用的桥梁样本的标签为矩形框旋转得到的旋转框，旋转框以(x,y,w,h,θ)的形式传入主干网络，旋转角度θ按照角度大小划分类别；多尺度特征有效融合网络利用动态全局注意力对输入的多种尺度的特征图进行融合，以提取融合特征图。本发明能够克服SAR图像桥梁目标纹理特征不明显以及传统矩形框精确定位能力不足的问题，能够实现对SAR图像中的桥梁目标进行快速、更准确和更精细的定位。
基于旋转动态全局注意力 sar 图像桥梁检测方法系统

[发明专利]闭合鲁棒双基线InSAR相位解缠方法、系统及可读存储介质-CN201911147113.3有效
发明人：袁志辉;尹英豪;邢学敏;陈立福;谷翼策 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种闭合鲁棒双基线InSAR相位解缠方法、系统及可读存储介质，该方法首先根据双基线InSAR系统参数得到各干涉图对应的高度模糊数，并分解为公因子和整数相乘的形式；接着把所有像素划分为不同的类；然后利用闭合求解公式计算每个类对应的类模糊矢量，进而得到各像素对应的像素模糊矢量；再利用所提出的类相位滤波方法将带有噪声的缠绕干涉相位矢量点投影到其对应的类线段上进行滤波；再根据像素模糊矢量和滤波后的缠绕干涉相位得到解缠后的绝对干涉相位；最后通过绝对干涉相位和其他双基线InSAR系统参数重建地形高程。既能解决相位不连续问题又能提高高程重建精度，还可以提高双基线相位解缠算法的鲁棒性和效率。
闭合鲁棒双基线 insar 相位方法系统可读存储介质

[发明专利]一种利用时序InSAR技术监测软土地基形变的监测方法-CN202110368285.4有效
发明人： 邢学敏;朱凌杰;彭葳;朱珺;刘斌;张腾飞;黄丽;张济航 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G01B7/24 文献下载
摘要：本发明提供一种利用时序InSAR技术监测软土地基形变的监测方法，利用时序InSAR技术，结合高速公路软土地基沉降曲线发展规律，将公路沉降预测领域广泛应用的泊松曲线引入时序InSAR形变模型，建立了一种基于泊松曲线的时序InSAR形变模型，并提出一种将遗传算法与正则化牛顿迭代法串行的方法对构建的时序InSAR形变模型参数进行求解，从而估计软土覆盖区域的时序形变结果，可作为软土地基区域长期变形监测的借鉴方法，拓宽了InSAR技术的应用领域，也可为软土地基工后长期变形分析解译和形变预测提供一种参数估计的新方法。
一种利用时序 insar 技术监测土地形变方法

[发明专利]基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法及系统-CN202111675064.8在审
发明人：陈立福;蔡兴敏;邢学敏;李振洪;袁志辉;罗汝 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可解释性深度学习的SAR图像水体检测方法及系统，包括：骨干网络对SAR图像进行特征提取获得低层级、高层级特征图，特征融合模块将其融合获得水体特征检测结果；局部归因单元对SAR图像进行局部归因解释，输出归因可视化图和整体正向归因，采用地面真值对整体正向归因进行掩膜，获得特定类正向归因，并计算特定类正向归因占比和正向归因交集比；全局归因映射单元计算全局特定类正向归因占比和全局正向归因交集比，并对所有局部归因结果排名量化骨干网络性能；特定类语义激活映射模块通过高层级特征图输出卷积层热力图，用于了解最终归因，本发明更好对比并解释骨干网络的特征提取能力，通过可视化更清晰了解特征归因。
基于解释性深度学习 sar 图像水体检测方法系统

[发明专利]用于SAR图像的SSD-AEFF自动桥梁检测方法及系统-CN202011043606.5有效
发明人：陈立福;翁婷;邢学敏;潘舟浩;袁志辉;李振洪;邢进 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于SAR图像的SSD‑AEFF自动桥梁检测方法及系统，本发明方法包括将待检测的SAR图像通过SSD网络模型的主干网络获取多种尺寸的特征图；将得到的多种尺寸的特征图划分为尺寸较大的部分特征图、尺寸较小的部分特征图，将尺寸较大的部分特征图利用自适应高效特征融合模块AEFF基于有效注意力机制和自适应特征融合通过加权的方式进一步提取特征图；将在自适应高效特征融合模块AEFF输出的特征图和尺寸较小的部分特征图上产生的候选框直接分类回归，并经非极大值抑制筛选产生桥梁检测结果。本发明基于有效注意力机制和自适应特征融合通过加权的方式进一步提取特征图，能够突显有效特征，提升网络检测效果。
用于 sar 图像 ssd aeff 自动桥梁检测方法系统

[发明专利]一种基于潮滩指数的潮间带滩涂提取方法及系统-CN202210690325.1在审
发明人：夏清;何厅厅;邢学敏;郑琼;张涵;代硕 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于潮滩指数的潮间带滩涂提取方法及系统，该方法包括：获取目标周期内目标区域的遥感影像；基于所述遥感影像采用分位数合成法生成低潮合成影像以及高潮合成影像；利用低潮、高潮合成影像计算每个像素位置对应的潮滩指数；利用潮滩指数的计算结果进行面向对象多尺度分割得到斑块对象，再利用分类模型对所述斑块对象进行分类得到目标区域的潮间带滩涂的分布结果。本发明该技术方案首先生成低潮合成影像以及高潮合成影像，再同时将低潮、高潮的光谱反射率纳入了潮滩指数的计算中，克服了潮水周期性淹没给潮间带滩涂遥感提取带来的技术障碍，从而有效提高了滩涂提取精度。
一种基于指数潮间带滩涂提取方法系统

[发明专利]基于深度学习的可解释性SAR图像目标检测方法及系统-CN202111064473.4在审
发明人：陈立福;罗汝;潘舟浩;袁志辉;邢学敏;邢进;蔡兴敏 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的可解释性SAR图像目标检测方法及系统，本发明包括为深度学习神经网络选取骨干网络：采用SAR图像数据集对不同的骨干网络进行训练并保存最优权重模型；利用混合全局归因映射HGAM对各个保存最优权重模型后的骨干网络进行事后可解释性分析，并选择最优的骨干网络作为深度学习神经网络的骨干网络；该深度学习神经网络包括最优骨干网络的选取、融合模块PANet以及检测头的可视化。本发明采用了混合全局归因映射HGAM这一可解释的人工智能对各个保存最优权重模型后的骨干网络进行分析，可实现对骨干网络的性能评估，从而获得最优的骨干网络，以提升对深度学习神经网络内部功能的洞察力，提升深度学习神经网络的检测准确度。
基于深度学习解释性 sar 图像目标检测方法系统

[发明专利]用于多基线干涉合成孔径雷达相位解缠的聚类校正方法、系统和介质-CN202111091813.2在审
发明人：袁志辉;陈天骄;徐海胜;彭葳;陈立福;邢学敏 -专利权人：长沙理工大学;微感科技（南通）有限公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了用于多基线干涉合成孔径雷达相位解缠的聚类校正方法、系统和介质，方法为：根据多基线干涉合成孔径雷达的参数，计算每幅干涉图中每个像素对应的整周模糊数，从而得到每个像素的模糊矢量；将模糊矢量相同的像素聚为同一类；对干涉图中的像素进行类校正：若干涉图尺寸小于预设尺寸值，则对所有像素，均按照像素的扩展区域内的最大类别进行类校正；若干涉图尺寸超过预设尺寸值，则先根据像素的扩展区域的密度判断该像素是否需要校正，然后对需要校正的像素，按照像素的扩展区域内的最大类别进行类校正。本发明可以提高现有多基线干涉合成孔径雷达相位解缠的像素聚类结果的准确性和有效性，进而提高解缠相位的精度。
用于基线干涉合成孔径雷达相位校正方法系统介质

[实用新型]一种用于形变监测的遥感接收器稳固结构-CN202021548733.6有效
发明人： 邢学敏;陈立福;袁志辉;刘斌;夏清 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： F16M11/24 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于形变监测的遥感接收器稳固结构，包括三脚架，所述三脚架的上端连接有折弯杆，所述折弯杆的一端固定连接有反射板，所述反射板的一侧设有接收器，所述三脚架的一侧设有多个安装机构，多个所述安装机构分别与三脚架转动连接，多个所述安装机构的下端均设有固定块，多块所述固定块分别与多个安装机构活动连接，多块所述固定块上均连接有固定机构，所述三脚架的侧壁上连接有多个牵引机构。本实用新型采用多重固定的方式对装置进行固定，从而避免了装置在大风天气中容易刮倒的情况出现，进一步的避免了装置的损坏，从而方便了工作人员后期工作的顺利进行，间接的提高了工作人员的工作效率。
一种用于形变监测遥感接收器稳固结构

[发明专利]顾及叠掩及阴影的多通道InSAR干涉图仿真方法及系统-CN201910849293.3有效
发明人：袁志辉;谷翼策;陈立福;邢学敏;俞晓莹 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G01S7/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种顾及叠掩及阴影的多通道InSAR干涉图仿真方法及系统，该方法首先通过已有的DEM与多通道InSAR系统的具体参数进行计算，获得各个干涉通道的真实干涉相位；接着根据干涉相位的概率密度函数生成相应的相位噪声加入到真实干涉相位中；然后在叠掩区域对斜距相同的目标点的干涉相位以相干系数为权进行加权叠加，在阴影区域则直接替换为高斯白噪声；最后重新按斜距大小排列各干涉相位，从而得到顾及叠掩及阴影的多通道InSAR干涉相位图。通过分析和仿真结果表明，该方法简便易行，且严格考虑了干涉相位噪声的分布函数，可以为各种多通道InSAR技术的性能对比和定量分析提供合适的仿真数据。
顾及阴影通道 insar 干涉仿真方法系统

[发明专利]一种矿区形变的监测方法-CN202010122691.8有效
发明人： 邢学敏;刘祥彬;朱懿凯;朱凌杰;鲍亮;杨东 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供一种矿区形变的监测方法，结合地表移动坐标时间函数，在传统概率积分静态模型中融入时间参数，利用雷达视线向形变与地表下沉的函数关系构建一种时序InSAR概率积分动态形变模型；利用遗传算法搜索得出模型中的概率积分预计参数初始值；使用单纯型搜索法进行二次优化搜索，获取模型未知参数的最优估值；将获取的概率积分参数代入时序InSAR概率积分动态形变模型中，实现矿区形变估计及开采沉陷变形预计。本发明克服了纯经验InSAR矿区形变模型中未考虑矿区岩石物理特性的缺陷，可更合理解译形变结果；在传统静态概率积分模型中融入时间因素，实现矿区的动态变形预计，拓宽InSAR技术在矿区开采沉陷预计中的应用。
一种矿区形变监测方法

[发明专利]一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法-CN201910168502.8有效
发明人： 邢学敏;肖亮;鲍亮;陈立福;袁志辉 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种钻井水溶盐矿开采沉陷InSAR预计方法，包括步骤：利用时序InSAR技术反演盐矿区地表时序沉降，获取雷达视线向时序形变量；提取钻井布设位置附近的可靠形变样本点；构建传统静态概率积分法模型，计算高相干点垂直方向的沉降量，利用遗传算法估计模型的未知参数，构建Weibull时间函数动态概率积分模型，将计算得到的各参数结果值，代入Weibull时间函数动态概率积分模型，计算出各点位任意时刻的沉降量，并预计矿区时序形变场。本申请克服了传统概率积分法模型多应用于煤矿区，且局限于静态下沉盆地开采沉陷预计的缺陷，拓宽了InSAR技术在矿区沉陷预计中的应用空间，有利于保障钻井水溶岩盐矿山的生态环境及生产安全。
一种钻井盐矿开采沉陷 insar 预计方法

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