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[发明专利]一种掩码图像建模引导域适应的跨域遥感场景分类方法-CN202310594974.6在审
发明人：庄胤;张心怡;陈禾;陈亮 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种掩码图像建模引导域适应的跨域遥感场景分类方法，包括：构建域适应网络，对自编码器进行无标注的自监督预训练，得到预训练后的自编码器模型参数；将自编码器模型参数加载到自编码器中，将数据输入到域适应网络中，利用自编码器对源域图像和目标域图像进行掩码图像建模；利用特征适应模块对齐源域和目标域的高级语义特征分布；以及基于数据构建总体目标损失函数，并优化总体目标损失函数来迭代训练域适应网络，移除自编码器的解码器部分，利用自编码器的编码器和特征适应模块测试目标域图像，获得良好的场景分类结果。本发明在进行域不变特征提取的过程中保留域特定特征，进一步提升对于无标注数据目标域的分类泛化能力。
一种掩码图像建模引导适应遥感场景分类方法

[发明专利]基于轮廓建模的光学遥感图像任意方向船只目标检测方法-CN202211457551.1在审
发明人：庄胤;刘钰群;张桐;陈禾 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轮廓建模的光学遥感图像任意方向船只目标检测方法。本发明利用新提出的傅里叶轮廓建模策略，通过回归傅里叶轮廓描述系数，避免了从旋转检测框中解耦几个独立的特征参数进行特征回归，从而有效解决了角度周期性以及长短边交换造成回归负优化问题；对比已有技术，本发明能够很好地对高分辨率光学遥感图像中的任意方向船只目标进行检测，在面对旋转船只目标方向任意、尺度变化、密集分布等复杂条件时也取得了良好效果，解决了角度周期性以及长短边交换造成的回归问题，并且可以降低角度回归不准确造成的虚警率。
基于轮廓建模光学遥感图像任意方向船只目标检测方法

[发明专利]一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练方法-CN202211393240.3在审
发明人：陈禾;张桐;陈亮;庄胤;王冠群 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种适用于遥感目标检测任务的自监督预训练方法，属于遥感目标检测任务的预训练技术领域。该方法以检测任务数据集的真实目标标注框为基准进行随机多尺度的目标裁剪。对裁剪后所获取的目标级图像切片中的小尺度目标进行重新缩放并拼接，以确保小尺度目标信息在高遮罩率的图像重建任务中被有效地保留，从而促进小尺度目标的检测性能。本发明的方法有效地避免了在具有高遮罩率的场景级图像重建任务中，由于遥感场景小尺度目标被完全遮罩从而导致小尺度目标无法在预训练过程中得到良好的表征学习从而影响检测效果的问题，同时，本方法通过将图像重建任务与目标检测任务进行对齐，提高了预训练模型对遥感目标检测任务的促进作用。
一种适用于遥感目标检测任务监督训练方法

[发明专利]一种后验实例信息引导的无锚框遥感旋转目标检测方法-CN202211392985.8在审
发明人：张桐;陈亮;庄胤;陈禾;王冠群 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种后验实例信息引导的无锚框遥感旋转目标检测方法，属于遥感旋转目标检测技术领域。首先，采用多尺度相邻层特征融合网络对骨架网络输出的不同分辨率的特征层进行多尺度语义特征深度融合。其次，在多尺度相邻层特征融合网络之后设计像素级实例预测网络，用于获取遥感旋转目标的形状及角度信息。然后，将具有目标形状及角度信息的像素级实例预测结果注入到多尺度相邻层特征融合网络的输出特征，最后，利用基于中心点的无锚框检测算法定位图像中的遥感旋转目标。本方法显著提高了无锚框检测算法对光学遥感场景中的任意角度目标的检测效果，不仅提高了目标召回率，同时还大幅降低了虚警率，具有良好的实际应用价值。
一种实例信息引导无锚框遥感旋转目标检测方法

[发明专利]一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测方法-CN202211393486.0在审
发明人：庄胤;张桐;陈禾;陈亮;王冠群 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种二分类嵌入空间引导角度回归的旋转目标检测方法，属于遥感旋转目标检测技术领域。首先，该方法将遥感目标的角度预测周期解耦为两个镜像对称的二分类嵌入空间，对目标的方向进行初步的类别判定。然后，在二分类子空间的引导下，在子空间内对旋转目标的角度进行进一步的精准预测。最后，通过二分类嵌入空间得分类结果和子空间内的角度预测进行真实角度计算。本方法有效地解决了网络训练过程中角度回归周期不连续问题对网络收敛的影响，提高了遥感旋转目标的角度预测精准度，具有良好的实际应用价值。
一种分类嵌入空间引导角度回归旋转目标检测方法

[发明专利]一种多层特征解耦的光学遥感图像建筑物提取方法-CN202211377963.4在审
发明人：庄胤;李健昊;董珊;陈禾;陈亮 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种多层特征解耦的光学遥感图像建筑物提取方法。本发明首先利用多层特征解耦网络提取建筑物多尺度特征并进行分解，获得更稳定的语义主体特征和不确定的语义边界特征；然后基于语义主体特征和不确定的语义边界特征的不同，采用双流语义特征描述网络采用不同的方式进行逐步融合，加深强语义区域中深层特征中的语义表示，并保留弱语义区域中更多的细节信息；最后利用多任务监督方法，在保证建筑物主体部分完整性的同时提高建筑物边缘精确性，实现高分辨率光学遥感图像建筑物的高性能提取。本发明能够显著提高对高分辨率光学遥感图像建筑物的提取效果，可实现复杂环境中的不同尺度、不同空间分布的建筑物的精确提取。
一种多层特征光学遥感图像建筑物提取方法

[发明专利]自适应局部上下文嵌入的光学遥感小尺度目标检测方法-CN202210754167.1在审
发明人：陈禾;刘杉珺禹;庄胤;陈亮 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应局部上下文嵌入的光学遥感小尺度目标检测方法，一、利用多尺度优化沙漏特征提取网络，对遥感图像的小尺度目标进行特征提取；二、结合基于自适应局部上下文嵌入算法和通道注意力算法，对步骤一提取的特征进行深度优化；三、使用步骤二生成的特征图，通过角点池化和中心点池化操作，得到目标的左上角点、右下角点和中心点位置；然后，利用交叉熵损失函数、推‑拉损失函数来修正角点和中心点坐标，最终确定目标位置，实现对整幅图像的角点‑中心点的无锚框检测；本发明能够解决在大视场高分辨率光学遥感图像中对于小尺寸目标的检测准确率和检测精度的问题。
自适应局部上下文嵌入光学遥感尺度目标检测方法

[发明专利]一种提升遥感下游任务性能的知识迁移方法-CN202210797891.2在审
发明人：张桐;庄胤;王冠群;陈禾 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种计算机视觉领域知识迁移学习方法，具体涉及一种提升遥感下游任务性能的知识迁移方法，属于遥感领域下游任务网络模型训练技术领域。首先，利用重建随机遮罩图像的自监督代理任务在大规模自然场景数据集上对基于Transformer网络结构的自编码器进行自监督预训练，以获取领域级泛化知识。然后，将已经完成大规模自然场景数据预训练的模型参数继续在遥感场景下游任务数据上进行持续自监督预训练。最后，将完成两个阶段预训练编‑解码结构中的编码器模型作为基础特征提取骨架网络直接嵌入到各种下游任务的网络架构中，并通过有监督的方式在相应的下游任务数据集上进行参数微调。
一种提升遥感下游任务性能知识迁移方法

[发明专利]一种区域显著性引导的光学遥感图像飞机检测方法及装置-CN202110644392.5在审
发明人：庄胤;刘湘;陈禾;李灿 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种区域显著性引导的光学遥感图像飞机检测方法及装置，所述方法包括扫描原始图像，提取机场区域及检测飞机目标；将所述机场区域的显著图转化为机场区域的凸多边形；基于所述机场区域的凸多边形，将所述原始图像划分为三个级别关注度的子区域，使用双阈值加权方法对检测出的飞机目标的置信度进行加权处理。根据本发明的方案，能够很好地对大视场高分辨率光学遥感图像机场场景中的飞机目标进行检测，在面对飞机目标尺度变化、密集分布等复杂条件时也取得了良好效果，并且可以降低机场外围区域的虚警率。
一种区域显著引导光学遥感图像飞机检测方法装置

[发明专利]一种遥感图像舰船目标识别方法-CN201710815256.1有效
发明人：陈禾;齐保贵;王银婷;庄胤;龙腾 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-09-12 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像舰船目标识别方法，该方法对SAR图像船只目标进行了多种特征提取和特征选择，针对不同的分类器选择了最佳的特征进行目标的识别。本发明通过使用多种群遗传算法和分类器相结合的方式挑选出了适合每种分类器的最优特征子集，降低了特征维数，减少学习时间的同时提高了准确率；本发明还通过对多种分类器进行组合，利用分类器之间的互补性提高了最终识别的准确性。
一种遥感图像舰船目标识别方法

[发明专利]基于特征集成深度学习网络的遥感图像显著性分析方法-CN202011142426.2在审
发明人：陈禾;刘湘;庄胤 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了基于特征集成深度学习网络的遥感图像显著性分析方法，通过自适应地集成图像的整体和局部特征进行预测，并模拟人类视觉特点进行高斯加权，能够很好地对高分辨率遥感图像中的城区进行显著性分析，可以有效地剔除虚警，同时，本方法无需使用像素级别的精确标注，仅借助目标级别的粗略标注，即可达到和语义分割网络相近的精度和速度，大幅降低了人工标注的时间成本，具有较好的实际应用价值。
基于特征集成深度学习网络遥感图像显著分析方法

[发明专利]一种遥感图像舰船目标分割方法-CN201710815257.6有效
发明人：陈禾;齐保贵;王银婷;庄胤;龙腾 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-09-12 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感图像舰船目标分割方法，该方法对SAR图像进行了滤波增强操作，并基于Randon变换进行船只目标的轮廓提取。本发明通过使用对数域小波滤波和导向滤波相结合的滤波方法，在降低图像噪声的同时增强了图像的纹理细节；本发明还通过使用Randon变换来得到舰船目标的方向和边界来减轻十字叉和拖尾对后续舰船目标识别的影响。
一种遥感图像舰船目标分割方法

[发明专利]一种SAR遥感影像溢油检测识别方法-CN201510325430.5有效
发明人：陈禾;庄胤;毕福昆;陈亮;龙腾 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2015-06-12 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种SAR遥感影像溢油检测识别方法，具体过程如下，利用Gamma MAP滤波器对SAR影像滤波，再对其进行Sobel滤波；对Sobel滤波后得到的梯度图，进行分水岭算法实现海陆分割；利用海面区域图像的均值对陆地区域进行填充，再利用C‑V算法对填充后的图像进行同质区内的目标区域分割提取；提取目标区域灰度共生矩阵、小波分解的纹理特性、灰度特征及形状特征构建视觉频率直方图，利用训练得到的SVM分类器模型对视觉频率直方图进行分类，从目标区域中剔除疑似溢油区域，实现初次虚警剔除；将初次虚警剔除的结果作为初始标号场，基于所述初始标号场，利用MRF的上下文模型中的特征场，进行进一步的虚警剔除，从而实现SAR遥感影像溢油检测识别方法。
一种 sar 遥感影像溢油检测识别方法

[发明专利]无线数据传输装置的电气系统及供电方法-CN201610545818.0有效
发明人：庄淑君;孙艺虔;庄胤;张晓丽;孙远;杨胜杰 -专利权人：洛阳尹太科智能科技有限公司
申请日： 2016-07-12 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： H02J7/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种无线数据传输装置的电气系统及供电方法，本发明将无线数据传输装置的电气系统根据功率特性进行区分，分为功率型用电单元(无线数据收发模块)和非功率型用电单元(其它耗电器件)，由功率单元为无线数据收发模块供电，由能量单元为其它耗电器件供电，能量单元和功率单元输出端之间通过隔离充电单元连接，隔离充电单元用于在无线数据收发模块收发数据时断开功率单元与能量单元的电气连接，在功率单元电量低于设定值且无线数据收发模块不收发数据时，由隔离充电单元通过能量单元或者外接电源为功率单元充电，本发明仅采用功率单元为无线收发模块供电，使无线数据传输装置电气系统得到优化，延长了使用寿命，提高了工作性能。
无线数据传输装置电气系统供电方法

[发明专利]基于定义圆HSV颜色空间的医学图像分割方法-CN201510489742.X有效
发明人：陈禾;庄胤;马龙;毕福昆;陈亮;龙腾 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2015-08-11 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明提供一种基于定义圆HSV颜色空间的医学图像分割方法，具体过程为：步骤一、在RGB色彩空间中找出切片图像目标颜色像素P和背景颜色像素Q的RGB值和位置信息；步骤二、将基于RGB色彩空间的切片图像转换到HSV色彩空间得到基于HSV色彩空间的图像；步骤三、根据所存储的像素P的位置信息，将像素P所对应的(H，S)作为定义圆的圆心坐标，并设置定义圆的半径；根据所像素Q的位置信息，提取像素Q所对应的H、S、V值赋值给定义圆内的所有像素值，实现目标颜色的去除；步骤四、将去除目标颜色后的基于HSV色彩空间的切片图像转换回RGB色彩空间，然后对去除目标颜色切片图像进行分割。利用本发明可以得到非常精确的分割结果。
基于定义 hsv 颜色空间医学图像分割方法癌细胞识别

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