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[发明专利]一种基于复平面坐标系定位的目标检测方法及装置-CN201911328287.X有效
发明人： 尤亚楠;冉伯浩;刘芳;李泽中 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明实施例提供了基于复数平面坐标系定位的目标检测方法，包括：获取待检测图像；将待检测图像输入目标检测DCNN模型确定待检测目标的类型及在待检测图像中位置，其中目标检测DCNN模型通过以下步骤生成：获取初始目标检测DCNN模型及图像样本；标记目标对象的位置得到标记矩形框；基于标记矩形框以及复数平面坐标系确定真值向量(x*，y*，w*，h*，α*，β*)；标记目标对象的类型得到标记类型，将标记类型及真值向量确定为标定标签；将图像样本输入初始目标检测DCNN模型得到预测标签；基于预测标签及标定标签的差异调整模型的参数得到目标检测DCNN模型。采用本发明实施例，可以提高检测结果中目标定位的准确度。
一种基于平面坐标系定位目标检测方法装置

[发明专利]面向多源遥感数据的融合图像模型训练方法、生成方法及装置-CN202310141473.2在审
发明人：曹婧宜;尤亚楠;刘军 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种面向多源遥感数据的融合图像模型训练方法、生成方法及装置，包括：获取多个合成孔径雷达图像和可见光图像对；获取初始融合图像模型和判别器；初始融合图像模型包括特征提取模块、特征融合模块以及融合图像生成模块；特征提取模块为双流网络，每条支路采用结构相同的预设神经网络，每个预设神经网络均由多个卷积块构成，两条支路上前设定数量个卷积块的参数保持对称，每个卷积块间设有核权重自适应优化模块；融合图像生成模块由生成器与判别器组成的生成对抗网络构建，基于融合图像、合成孔径雷达图像和可见光图像构建正负样本训练模型，以得到用于生成合成孔径雷达图像和可见光图像融合图像的融合图像模型。
面向遥感数据融合图像模型训练方法生成装置

[发明专利]一种基于似然估计的多基线相位估计装置及方法-CN201910059542.9有效
发明人：徐华平;李硕;王鹏博;高帅;尤亚楠;李春升 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明提供一种基于似然估计的多基线相位估计装置及方法，利用归一化概率密度函数，对不同基线干涉相位概率密度函数的周期进行了拓展或压缩。可以从滤波后缠绕相位直接估计解缠相位。与单基线算法相比，该发明可充分利用多组基线数据，抑制噪声引起的解缠错误。与传统多基线融合算法相比，该发明在融合阶段输入的是滤波后相位，降低了相位噪声的影响，提高了相位估计精度；利用搜索区间，大大提高了相位估计速度。与传统去平面算法相比，该发明中去平面算法不需要卫星轨道参数和控制点信息，通过频域法和基线比例快速获取不同基线参考平面的相位，在不改变相位比例关系的情况下大幅降低解缠相位的绝对值，降低融合时基线比例误差造成的解缠误差。
一种基于估计基线相位装置方法

[发明专利]基于多尺度感受野的多时相遥感图像配准方法及系统-CN202111004716.5在审
发明人： 尤亚楠;黎超;周文莉 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多尺度感受野的多时相遥感图像配准方法及系统，包括：获取多组多时相遥感图像，并对各多时相遥感图像根据预定方式进行处理，得到样本训练集；基于小感受野特征网络和大感受野特征网络构建卷积神经网络模型，并对卷积神经网络模型进行训练；基于训练后的卷积神经网络模型获取源图像的图像块的小感受野特征向量及目标图像的小感受野特征张量，构建小感受野特征距离图；基于小感受野特征距离图确定目标图像的小感受野特征张量上的与小感受野特征向量相似度最高的向量，并生成关键点匹配对；保留正确的关键点匹配对，根据正确的关键点匹配对计算源图像与目标图像之间的空间变换关系参数，基于空间变换关系参数进行图像配准。
基于尺度感受多时遥感图像方法系统

[发明专利]一种基于DCNN的大尺度目标检测方法、装置-CN201910553506.8有效
发明人： 尤亚楠;李泽中;刘芳;冉伯浩 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于DCNN的大尺度目标检测方法、装置。该方法包括：获取包含目标物体的遥感图像；其中，目标物体为大尺度目标物体和/或小尺度目标物体；对遥感图像进行显著性检测，判断遥感图像中是否包含大尺度目标物体；在遥感图像包含大尺度目标物体时，对遥感图像进行图像下采样，得到尺度压缩后的目标图像；采用预先建立的第一模型对目标图像进行目标检测，确定目标图像中的大尺度目标物体的第一位置信息；其中，第一模型为具有目标物体检测能力的深度卷积神经网络模型。本发明可以提高大尺度图像目标检测的准确率。
一种基于 dcnn 尺度目标检测方法装置

[发明专利]一种针对多时相遥感图像的目标变化检测方法及装置-CN202110467149.0在审
发明人： 尤亚楠;曹婧宜;周文莉;刘芳;冉伯浩 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供的一种针对多时相遥感图像的目标变化检测方法及装置，可以获取目标位置的多时相遥感图像；将多时相遥感图像输入预先训练好的变化特征提取网络；通过卷积时序网络对多时相遥感图像进行变化目标候选区域的提取，并对提取到的候选区域进行变化目标的识别，得到变化目标的位置、变化目标的变化类型；通过卷积神经网络对提取到的候选区域进行变化目标的识别，得到变化目标的类别。可见通过本申请实施例的方法，可以通过变化特征提取网络包括卷积时序网络和卷积神经网络联合实现对变化目标的自动化检测，得到变化目标的位置、变化目标的变化类型和变化目标的类别，从而不但可以减低人工成本，还提高检测精度和时效性。
一种针对多时遥感图像目标变化检测方法装置

[发明专利]基于机器学习的发射机码字选择方法、装置和发射机-CN201711463203.4有效
发明人：杨阳;刘军;尤亚楠;刘芳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于机器学习的发射机码字选择方法、装置和发射机，所述方法包括：获取发射机的当前参数信息；将所述当前参数信息输入到预先经过机器学习训练好的分类模型中，得到发射机码字，并形成用于发送的模拟信号波束。从而降低通信系统中发射机码字选择的复杂度，同时适用于信道剧烈变化、发射机进行初始接入或者发射机没有初始最优码字的情况。
基于机器学习发射机码字选择方法装置

[发明专利]一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置-CN201811439484.4有效
发明人： 尤亚楠;张*康;刘芳;刘军;杨阳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于目标区域分割网络的目标识别方法及装置，方法包括：获取待处理的遥感图像，并对遥感图像进行图像切分，得到多个子图像；将各子图像输入预先训练得到的特征提取网络中，得到各子图像对应的各特征图；将各特征图分别输入预先训练得到的目标位置提取网络和目标区域分割网络中，得到各特征图对应的候选框和目标区域分割结果，并根据目标区域分割结果，将各特征图中属于非目标区域的部分置为0；将各特征图输入预先训练得到的目标分类网络中，得到标注有各目标位置的目标特征图，并将各目标特征图进行融合和格式恢复，得到遥感图像对应的识别结果图像。本实施例能够准确的对遥感图像进行目标识别。
一种基于目标区域分割网络识别方法装置

[发明专利]一种星载多基线InSAR叠加数据的滤波方法及装置-CN201910449682.7有效
发明人： 尤亚楠;王芮;周文莉 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明实施了一种星载多基线InSAR叠加数据的滤波方法及装置。该方法中：对星载多基线InSAR叠加数据形成的复张量进行归一化，得到归一化张量；分别利用归一化张量中元素的实部数值和虚部数值组成实部张量和虚部张量；利用KBR‑RPCA算法，分别对实部张量和虚部张量进行分解得到实部的低秩张量和虚部的低秩张量；判断实部的低秩张量和虚部的低秩张量是否满足预定的约束条件；如果是，将实部的低秩张量和虚部的低秩张量相加的结果作为对星载多基线InSAR叠加数据的滤波结果。本发明可以利用KBR‑RPCA算法滤除星载多基线InSAR叠加数据中的的高斯噪声和离值量。
一种星载多基线 insar 叠加数据滤波方法装置

[发明专利]实现网络态势感知的区块链网络、感知方法及电子设备-CN201811025259.6有效
发明人：杨阳;刘军;田原;尤亚楠;刘芳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种实现网络态势感知的区块链网络、感知方法及电子设备。可以实现区块链网络中的各个节点，感知与其直接相连的链路和其他节点的网络态势感知信息；并根据感知到的网络态势感知信息，计算获得本节点的态势评估和预测结果；同时，将计算获得的本节点的节点态势评估和预测结果广播给所属区块链网络中的所有其他节点。区块链网络中的节点，用本节点的节点态势评估和预测结果和接收到的其他节点发送的节点态势评估和预测结果，计算获得整个区块链网络的网络态势。从而解决了现有技术中，当中心节点瘫痪或者网络中各节点同中心节点的联系被切断时，无法对整个网络进行态势评估和预测的问题，提高了网络的稳定性和安全性。
实现网络态势感知区块方法电子设备

[发明专利]一种星载InSAR长短基线融合解缠方法-CN201710500632.8有效
发明人：徐华平;高帅;李硕;尤亚楠 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种星载InSAR长短基线融合解缠方法，首先利用星载InSAR系统干涉处理流程分别反演出长基线和短基线的数字高程模型(简称DEM)。然后利用长基线和短基线图像中各个像素点对应地面点的三维坐标，再结合卫星参数和偏移量等数据，计算出长基线和短基线图像各自对应的垂直基线与有效基线，并且选择一合适的参考地面，计算出参考平面对应的长、短基线干涉相位。最后将之前获得的相关系数、参考平面相位、基线等作为辅助数据，利用最大似然法，进行长短基线相位数据的融合处理，这样便能得到精度更高的长基线解缠相位。本发明可以用于多基线干涉处理中，通过最大似然法融合长短基线解缠相位，能得到高质量的DEM；也可以用于干涉相位、高程等数据的融合处理。
一种 insar 长短基线融合方法

[发明专利]一种星载InSAR长短基线图像联合配准方法-CN201610544448.9有效
发明人：徐华平;冯晴晴;单乐;尤亚楠 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-07-12 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种星载InSAR长短基线图像联合配准方法，步骤一：利用短基线下的两幅SAR图像反演出成像区域地面点的三维坐标信息；步骤二：选取短基线主图像的特征像素点，将每个特征点对应的地面三维坐标和长基线图像的卫星参数代入多普勒方程，寻找满足成像条件的最优解；步骤三：求解每个特征点在长基线SAR图像中的方位向像素位置和距离向像素位置；步骤四：以特征点在短基线主图像中的像素位置为基准，对特征点在长基线图像中的方位向及距离向偏移量进行多项式拟合，从而得到每个像素点的偏移量；步骤五：利用步骤四中得到的偏移量，对长基线SAR图像进行插值和重采样处理，最终生成与短基线主图像图幅一致的配准后图像。
一种 insar 长短基线图像联合方法

[发明专利]基于移动互联网的地物识别方法、装置、系统及服务器-CN201811025889.3在审
发明人：刘军;李泽中;尤亚楠;刘芳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于移动互联网的地物识别方法、装置、系统及服务器，其中，所述方法应用于地物识别系统中的服务器，所述地物识别系统还包括：客户端设备，所述方法包括：接收所述客户端设备通过移动互联网发送的多个图像数据；针对每一图像数据，从该图像数据中提取地理位置信息和图片；基于所提取的各个地理位置信息，计算所述目标区域的面积；根据预先训练的深度卷积神经网络DCNN，对所提取的各个图片进行识别，得到所述目标区域包含的物种的类别信息。本发明实施例可以快速且便捷地进行地物识别，并降低地物识别的人工成本。
地物识别移动互联网图像数据服务器地理位置信息客户端设备目标区域卷积神经网络类别信息人工成本物种发送图片

[发明专利]一种基于压缩感知的层析SAR盲信源估计方法-CN201610860339.8有效
发明人：徐华平;杨波;尤亚楠 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2016-09-28 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于压缩感知的层析SAR盲信源估计方法，涉及信号处理领域，该方法针对散射体信源个数检测不准确时会导致信源信息估计不准确的问题，提出一种盲信源信息估计方法，即同时检测与估计信源。该方法包括步骤一、压缩感知估计信源信息，步骤二、粗检测散射体个数，步骤三、精确估计信源信息，步骤四检验是否存在幅度值较小的信号，排除之输出结果。本发明具有很强的实用性，可以有效检测散射体个数，提高高程估计精度。
一种基于压缩感知层析 sar 信源估计方法

[发明专利]一种星载多频率与多基线InSAR高程估计精度等效性确定方法-CN201110369978.1有效
发明人：徐华平;李爽;尤亚楠 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2011-11-18 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：一种星载多频率和多基线InSAR高程估计精度等效性确定方法，它有四大步骤：一、给出干涉相位概率密度函数；二、获取多频率、多基线InSAR高程估计的最大似然函数；三、计算多频率、多基线InSAR高程估计的CRLB；四、多频率InSAR与多基线InSAR测高精度等效性分析。本发明从干涉相位的概率密度函数出发，然后计算多频率InSAR和多基线InSAR高程估计的克拉美-罗界即CRLB，在此基础上，从而得到多频率和多基线InSAR在提高高程估计精度方面的等效性并提出了等效的条件。它为多频率InSAR或者多基线InSAR系统设计和总体分析提供了理论依据，也为获取全球、高精度DEM提供了理论支持。它在信号处理技术领域里具有较好的实用价值和广阔地应用前景。
一种星载多频率基线 insar 高程估计精度等效确定方法

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