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[发明专利]基于无监督动量对比学习的高光谱目标检测方法-CN202310650344.6在审
发明人：王玉磊;陈昔;杨玉超;宋梅萍;赵恩宇 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-06-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无动量对比学习和Transformer网络的高光谱图像目标检测方法，包括：首先基于Transformer的编码器设计了用于高光谱目标检测任务中进行光谱特征提取的编码器与动量编码器。为了在关注光谱长距离依赖关系和自相似性的同时不忽略光谱中的局部细节信息，光谱特征提取编码器与动量编码器通过设计的重叠光谱块特征映射和交互token前馈层来关注光谱的局部细节信息。其次通过无监督动量对比学习的方式进行光谱鉴别能力学习，其中队列与以动量方式缓慢更新的动量编码器被使用来提供数量充足且一致性好的负样本特征，以帮助模型学习到更好地表示。最后，通过指数与归一化操作，幂函数与归一化操作对通过余弦相似性得到的检测结果进行两次非线性拉升以抑制背景。
基于监督动量对比学习光谱目标检测方法

[发明专利]结合光学传输和光谱解混的高光谱油膜厚度估计方法-CN202310650171.8在审
发明人： 宋梅萍;李庆;李芳;王玉磊;于纯妍 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合光学传输和光谱解混的高光谱油膜厚度估计方法，该方法首先构建与油膜厚度相关的光学传输反射率模型，对复杂的光学参数进行改进与简化，考虑水背景光谱的影响，扩展与油膜厚度相关的油水分层混合模型，更好地模拟光在油水分层混合结构中的传输。基于扩展的光学模型设计分层非线性解混模型，结合油水分层结构中的光学传输过程，设计并优化适合油水混合的光学‑非线性解混模型。基于提出的光学‑非线性解混模型进一步设计油膜厚度的反演算法，并构建真实场景中的溢油量估计框架。在合成数据、实验室室内油膜数据和室外油膜数据上，取得了较好的解混效果和厚度反演。在真实数据集上的应用证明该模型具有一定的实际应用价值。
结合光学传输光谱油膜厚度估计方法

[发明专利]一种基于三维接收机工作特性曲线的高光谱图像分类评价方法-CN202010100198.6有效
发明人： 宋梅萍;尚晓笛;于浩洋;王晓岚;张建祎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V10/776 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维接收机工作特性曲线的高光谱图像分类评价方法，包括：采用不同的分类器对高光谱图像进行分类得到分类后的软决策概率图，通过不同的阈值τ将软决策概率图转化为硬决策分类图；从信号检测角度将高光谱图像的硬决策分类图转化为目标检测结果图，计算每个阈值τ对应的检测率PD和虚警率PF，生成基于(PD,PF,τ)的三维接收机工作特性曲线(3D ROC)；根据3D ROC曲线分别生成基于(PD,PF)、(PD,τ)和(PF,τ)的三个二维接收机工作特性曲线(2D ROC)，设计多准则打分机制评价不同分类器分类性能的优良。该分类评价方法解决了高光谱图像分类中(1)如何为分类后的软决策概率值分配类别标签，即分类器产生的部分类成员分配(FCMA)问题；(2)类别不平衡问题；(3)未知背景复杂性问题。
一种基于三维接收机工作特性曲线光谱图像分类评价方法

[发明专利]一种基于点-面匹配关联的多目标跟踪方法-CN202310600166.6在审
发明人：于纯妍;潘锰;宋梅萍;于浩洋;张强 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点‑面匹配关联的多目标跟踪方法，包括，获取待检测视频并进行序列化，根据特征提取网络构建检测器，根据检测器依次对视频帧序列中的视频帧进行目标检测，从视频帧序列获取第t个和第t+1个视频帧，将第t+1个视频帧中的目标划分为高和低置信度目标，对于高置信度目标根据目标框相似性感知算法进行第一次关联匹配，将匹配成功的目标加入第t个视频帧的目标轨迹中，对于匹配失败的目标分别初始化目标轨迹，将低置信度目标进行第二次关联匹配，匹配成功的目标加入第t个视频帧的目标轨迹中，舍弃匹配失败的目标，依次遍历所有的视频帧，直到获取所有目标轨迹。提升被遮挡目标的检测置信度，同时提高了多目标轨迹关联的准确性。
一种基于匹配关联多目标跟踪方法

[发明专利]一种基于时空注意力增强的遥感图像变化检测方法-CN202310551648.7在审
发明人：于纯妍;李昊勃;宋梅萍;王玉磊;赵恩宇;于浩洋;张强 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空注意力增强的遥感图像变化检测方法，包括：将通过遥感图像组获取训练集输入至孪生网络中，得到特征提取后的特征图；其中，进行特征提取的特征包括边缘特征、线特征、形状特征、纹理特征、场景特征和语义特征；将特征提取后的特征图输入至时空信息增强模块，获取时空信息增强特征图；根据时空信息增强特征图获取变化二值图；并对所述孪生网络、时空信息增强模块和解码模块进行训练；获取最终的变化二值图，以对遥感图像的变化进行检测。本发明在不增加模型参数的情况下提高模型的准确率，充分捕捉输入数据中的局部特征，在细小变化目标的检测以及变化物体边缘的识别方面具有明显的效果，能够明显提高模型的性能和准确率。
一种基于时空注意力增强遥感图像变化检测方法

[发明专利]一种联合低秩稀疏感知的高光谱解混方法-CN202310481892.0在审
发明人： 宋梅萍;杨婷婷;李森;李芳 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种新颖的联合低秩稀疏感知的高光谱解混方法，包括如下步骤：利用高光谱图像提取初始端元和丰度；利用压缩感知技术提取观测数据背景信息，构建针对端元的低秩背景感知模型；对原始高光谱图像进行超像素分割，将高光谱图像划分为多个近似同质空间；利用超像素设计针对丰度的相关感知约束；根据针对端元的低秩背景感知和针对丰度的相关感知模型迭代优化丰度和端元；该方法通过压缩感知技术随机采集观测数据的低秩信息，将端元向量向低秩背景矩阵的正交子空间投影以约束端元光谱的随意扩张。然后基于超像素构建相关感知模型诱导同质区域内丰度的平滑和结构稀疏属性。
一种联合稀疏感知光谱方法

[发明专利]一种基于高光谱解混技术的车牌真伪检测方法-CN202010089208.0有效
发明人： 宋梅萍;尚晓笛;赵恩宇;迟金雪;史一民;张建祎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2020-02-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱解混技术的车牌真伪检测方法，包括：采用高光谱照相机获取伪造车牌图像将其作为解混目标图像；根据解混目标图像建立线性光谱混合模型；构建目标端元矩阵集合M，其中目标端元矩阵集合M包括当前车牌图像提取到的目标端元集合M1和存储普适真实目标的端元集合M2，结合最小二乘法对给定的目标端元集合M进行解混，获取各端元mi对应的丰度结果图FMapi，设定阈值T，获得各目标端元丰度图FMapi的二值化可视结果BMapi，对二值可视结果BMapi进行优化、获得车牌伪造信息的最终结果FinalMAP。
一种基于光谱技术车牌真伪检测方法

[发明专利]一种视网膜图像压缩嵌入普通图像的加密方法-CN202310415346.7在审
发明人： 宋梅萍;刘露露;王娅菲;滕琳;张紫英 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04N1/32 文献下载
摘要：本发明提供一种视网膜图像压缩嵌入普通图像的加密方法，包括：首先，利用Sobel算子的边缘检测方法对视网膜图像中的敏感区域进行识别，并对识别出的敏感区域和非敏感区域分别进行无损压缩和有损压缩。压缩后的视网膜图像信息被嵌入到载体图像中。其次，在经典LSB嵌入算法的基础上，首次提出了结合混沌映射的CLSB算法。该算法通过混沌序列确定各元素的嵌入位置。然后对多个载体图像进行联合加密。置乱过程分为两个阶段，每个阶段都伴随着矩阵维数的降低。第一阶段，利用三维曲面函数对三维矩阵进行预排列，并将三维矩阵转换为二维矩阵；第二阶段采用混沌序列对二维矩阵进行索引置乱，得到置乱图像；最后利用经典的加法和模量法进行扩散得到密文图像。
一种视网膜图像压缩嵌入普通加密方法

[发明专利]一种基于图神经网络的热红外高光谱数据波段选择方法-CN202310327004.X在审
发明人：赵恩宇;屈年鑫;王玉磊;宋梅萍;高彩霞;段四波 -专利权人：大连海事大学;中国科学院空天信息创新研究院;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01J5/48 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于图神经网络的热红外高光谱数据波段选择方法。该方法通过构建图神经网络模型，生成波段权重矩阵，使用激活函数过滤掉权重较小的波段，将过滤后的权重矩阵与波段矩阵相乘然后使用多层感知机进行回归计算，以回归值与参考温度值的均方根误差为损失值，利用反向传播算法更新图神经网络模型的参数直至模型收敛，通过更新后的图神经网络模型实现对高光谱数据实现高效波段选择，从而显著提高高光谱数据的回归准确率和效率。
一种基于神经网络红外光谱数据波段选择方法

[发明专利]多通道热红外数据地表温度反演方法、装置及电子设备-CN202310289863.4在审
发明人：赵恩宇;徐林;高彩霞;段四波;王玉磊;宋梅萍 -专利权人：大连海事大学;中国科学院空天信息创新研究院;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01J5/00 文献下载
摘要：本发明属于遥感技术领域，涉及多通道热红外数据地表温度反演方法、装置及电子设备，该方法根据大气顶部热辐射的表达式得到地表温度的第一表达式；将亮度温度转换为热红外通道的辐亮度；根据观测天顶角和大气水汽含量以及地表温度的第二表达式，得到地表温度的第三表达式；根据地表发射率之间与可见光‑近红外通道观测值的函数关系，得到地表温度的目标表达式。本发明通过拟合可见光‑近红外通道观测值、热红外通道辐亮度与地表温度之间的函数关系，结合观测天顶角与大气水汽含量数据将目标区域的多通道热红外数据应用于训练好的深度神经网络模型，反演得到目标区域的地表温度，提高了地表温度反演的精准度。
通道红外数据地表温度反演方法装置电子设备

[发明专利]一种基于局部保留投影的高光谱图像稀疏表示分类方法-CN201910978651.0有效
发明人：于浩洋;张潇;胡姣婵;宋梅萍;尚晓笛;张建祎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部保留投影的高光谱图像稀疏表示分类方法，包括：获取高光谱图像信息构建邻接图，计算邻接图中边的权重，结合权重信息进行特征映射获得投影变换矩阵；应用局部保留投影算法，将原始高光谱图像投影至低维度的流形子空间；采用稀疏表示分类模型对投影后的图像数据进行分类得到分类结果图像。该方法首先使用局部保留投影算法降低了原始数据的维度，保留了图像的邻域细节信息，避免冗余信息对稀疏表示产生的误差和干扰，最后稀疏表示分类模型的引入完成了对投影后的图像的分类。本方法提高了局部保留投影对于特征响应的能力，增强了稀疏表示分类模型的判定效果。
一种基于局部保留投影光谱图像稀疏表示分类方法

[发明专利]一种改进的基于POCS的高光谱图像超分辨率重建方法-CN202110558431.X有效
发明人：王玉磊;贺昕昕;宋梅萍;于浩洋;张建祎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进的基于POCS的高光谱图像超分辨率重建方法，该方法首先从序列低分辨率高光谱图像的第一波段的灰度图像中随机选取一幅，通过双三次插值得到初始参考帧，在一定程度上缓解了重建图像边缘模糊问题；然后利用剩余的第一波段的灰度图像根据引入了松弛算子的投影公式对其进行修正，抑制了重建图像平滑区的毛刺；在迭代两次以上后，根据前后两次迭代重建图像之间均方误差是否小于某个阈值作为退出迭代的条件，使迭代过程自适应化，避免了人为设定迭代次数的主观性；最后对高光谱图像的每一个波段的灰度图像都重复上述过程，得到空间分辨率提升的高光谱图像。该方法可以作为高光谱图像空间分辨率提升的一种有效手段。
一种改进基于 pocs 光谱图像分辨率重建方法

[发明专利]基于类特征迭代随机采样的高光谱图像谱空分类方法-CN201910976493.5有效
发明人：于浩洋;尚晓笛;宋梅萍;于纯妍;王玉磊;赵恩宇;张建祎 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类特征迭代随机采样的高光谱图像谱空分类方法，包括根据高光谱图像数据和地物类别标签信息计算各类的类特征准则；根据类特征准则迭代地计算每个类别在分类时应分配的训练样本数目；根据每类已分配的训练样本数目和目标地物样本集参数信息计算目标地物的平均光谱特征和自相关矩阵，根据各地物平均光谱特征、自相关矩阵的逆矩阵、通过约束能量最小化方法计算针对于该地物、高光谱图像中每个像元对应的丰度信息，根据分类图像信息计算相邻两次迭代分类结果的相似性系数，判断所述相似性系数是否已满足迭代分类的截止条件、对融合更新后的数据进行迭代分类。
基于特征随机采样光谱图像分类方法

[发明专利]一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪方法-CN202211449281.X在审
发明人：张强;董羽帅;郑亚明;宋梅萍;于浩洋;王玉磊 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种耦合深度先验和低秩张量分解的高光谱遥感影像去噪方法，包括：采用深度去噪先验子网络一优化初始的噪声高光谱影像；采用低秩张量对优化后的高光谱影像进行分解生成光谱正交基；通过深度去噪先验子网络二估计空间缩减因子；基于光谱正交基和空间缩减因子利用张量塔克分解方法获取高光谱影像去噪结果。本方法考虑高光谱影像空间和光谱邻域信息，耦合深度学习网络和低秩张量分解，对高光谱影像中的噪声进行去除，提升高光谱影像的数据质量，具有重要的实际意义。
一种耦合深度先验张量分解光谱遥感影像方法

[发明专利]一种基于3D谱-空抗干扰的高光谱解混方法-CN202211313498.8在审
发明人： 宋梅萍;杨婷婷;李芳;李森 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于3D谱‑空抗干扰的高光谱解混方法，包括如下步骤：利用高光谱图像提取初始端元和丰度；对高光谱图像数据空间进行转换，重新评价变换域中的各维度的优先级；根据各维度优先级的贡献度进行加权操作；对原始高光谱图像进行超像素分割，将高光谱图像划分为多个近似同质空间；利用超像素设计丰度局部相似约束；根据波段优先级和局部相似约束迭代优化丰度和端元；该方法根据各维度优先级的贡献度进行加权，削弱高阶统计量的贡献，提高低阶统计量的重要度来改善光谱的纯净度，利用超像素来诱导子空间内的结构稀疏性和局部相似性，降低对像素噪声和光谱变异性等干扰的敏感度。
一种基于抗干扰光谱方法

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