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[发明专利]一种遥感影像分类方法及装置-CN202110882078.0有效
发明人：杜世宏;刘波;杜守航;张修远 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感影像分类方法及装置，包括：获取待分类影像对象；将待分类影像对象输入分类模型，得到所述分类模型输出的分类结果；其中，所述分类模型是基于样本影像对象的对象特征、深度特征及样本影像对象的类别标签训练得到的。通过基于样本影像对象的表征图像形状、空间等特征的对象特征，以及深度学习的深度特征训练分类模型，可以获得较好的模型训练效果，从而可以更好地获得待分类影像对象的分类结果，实现遥感影像的快速、精确分类，可应用于基于遥感影像的土地覆盖/利用制图。
一种遥感影像分类方法装置

[发明专利]基于景观功能数据的城镇边界提取方法及系统-CN202110892317.0有效
发明人：杜世宏;张修远;杜守航;刘波 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06T5/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于景观功能数据的城镇边界提取方法及系统，其中方法包括：基于景观功能数据对不同景观功能类型进行重分类得到包括城镇、乡村和城乡混淆区在内的重分类图像，并将所述重分类图像中的城乡混淆区识别为城镇或乡村并优化城乡边界，以提取出城镇边界。同时公开了与上述方法构成同一发明构思的系统。本发明实现了城镇边界的优化提取，提高了城镇空间范围识别的自动化程度和空间分辨率。
基于景观功能数据城镇边界提取方法系统

[发明专利]一种生成对抗网络矿区土地覆盖识别方法及系统-CN202211064803.4有效
发明人：李全生;刘海涛;杜守航;郭俊廷;李军;滕腾;张村;阎跃观;张成业 -专利权人：北京低碳清洁能源研究院;中国矿业大学（北京）
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成对抗网络矿区土地覆盖识别方法及系统，其方法包括：S1、获取一个区域内影像块数据集和土地覆盖标签数据集；S2、基于Pytorch构建包含生成网络和判别网络的生成对抗网络模型；S3、构建生成对抗网络模型的损失函数：S4、利用联合感知损失函数对生成对抗网络模型进行动态训练直到达到纳什平衡；S5、向训练后的生成网络输入研究区的影像块数据，输出矿区土地覆盖识别结果图。本发明通过土地覆盖样本数据集对构建的生成对抗网络模型进行训练，采用联合感知损失函数，最终实现对输入研究区影像块数据的矿区土地覆盖识别并输出特征图，提高了高分遥感影像中矿区土地覆盖的识别精度及分割效果。
一种生成对抗网络矿区土地覆盖识别方法系统

[发明专利]一种单视遥感影像高度估计和语义分割多任务预测方法-CN202211306355.4有效
发明人： 杜守航;邢江河;王绍宇;李军;张成业;李炜 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种单视遥感影像高度估计和语义分割多任务预测方法，其方法包括：A、构建多任务网络模型；B、采集高分辨率光学遥感影像样本并得到样本数据集；C、将样本数据集中的光谱空间特征影像块输入多任务网络模型中；D、采集待预测的高分辨率光学遥感影像并裁剪成光谱空间特征影像块输入训练后的多任务网络模型，分别加权计算得到高度估计预测结果DSM和语义分割预测结果SS。本发明多尺度残差及可变形卷积网络能够实现多尺度特征提取，并能克服各类地物的复杂、异质和尺度差异大等问题，DSM数据与语义分割生成网络分别利用混合特征和优选特征进行DSM数据估计与语义分割，最终得到高精度的地物DSM估计结果与语义分割结果。
一种遥感影像高度估计语义分割任务预测方法

[发明专利]一种多源数据融合的矿区精细用地分类方法-CN202210769160.7有效
发明人：李全生;郭俊廷;李军;贺安民;陈建强;常博;郑三龙;李鹏;丁雅欣;杜守航;张成业;杨飞 -专利权人：国家能源投资集团有限责任公司;北京低碳清洁能源研究院;中国矿业大学（北京）;国家能源集团新疆能源有限责任公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源数据融合的矿区精细用地分类方法，首先获取多源数据进行预处理并多尺度分割得到影像对象，并对影像对象裁剪高分影像块用于深度特征提取；然后，多分支卷积神经网络模型自动提取特征列向量和深度语义特征；利用多源特征深度融合模块进行特征融合并利用特征重要性权重计算模块计算多源数据深度特征重要性权重，实现有效信息的自适应融合；最后通过随机森林分类器利用深度融合特征进行矿区地物精细分类，得到矿区用地精细分类结果。本发明提供一种多源数据融合的矿区精细用地分类方法，实现了矿区精细用地分类，为矿区用地监测、管理和矿区生态环境保护提供基础数据支持，对于矿区用地监测管理与生态环境保护具有重要意义。
一种数据融合矿区精细用地分类方法

[发明专利]一种基于深度学习算法的单幅遥感影像高度信息估算方法-CN202210547696.4有效
发明人： 杜守航;邢江河 -专利权人：中国矿业大学（北京）
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习算法的单幅遥感影像高度信息估算方法，其方法如下：A、基于TensorFlow搭建高度信息估算网络模型，采集遥感影像数据与nDSM数据进行配准、裁剪得到影像块，训练网络模型；B、将研究区影像裁剪为影像块并输入高度信息估算网络模型通过ResNet、DenseASPP模块、通道注意力机制模块、空间注意力机制跳跃连接模块和可变形卷积模块进行模型处理并输出高度估算结果。本发明高度信息估算网络模型先提取低层和深层特征，通过DenseASPP模块聚合语义特征，接着通过通道注意力机制模块捕获通道维度全局依赖关系，通过空间注意力机制跳跃连接模块构建跳跃连接聚合ResNet低层特征与多尺度高层特征，最后通过可变形卷积模块输出精度高、信息可靠的高度估算结果。
一种基于深度学习算法单幅遥感影像高度信息估算方法

[发明专利]露天矿采场提取方法、装置、设备及介质-CN202210050976.4有效
发明人：李军;邢江河;杜守航;张成业;杨金中;李炜 -专利权人：中国矿业大学（北京）;中国自然资源航空物探遥感中心;北京数论科技有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种露天矿采场提取方法、装置、设备及介质，包括：获取露天采场的待检测遥感影像，并对待检测遥感影像进行降采样；将降采样后的待检测遥感影像输入至Faster R‑CNN，得到露天采场的矩形范围信息；基于矩形范围信息，在待检测遥感影像上进行截取，得到影像块，并在影像块上叠加NDVI和RRI波段得到具有红、绿、蓝、近红、NDVI、RRI六个波段的待提取影像；将待提取影像输入至改进的U‑Net网络，得到露天采场提取结果。本发明用以解决现有技术中消耗计算机内存和运行时间，以及识别露天矿采场的精度低的缺陷，实现了提升定位和提取的计算效率和精度。
露天矿提取方法装置设备介质

[发明专利]矿区土地利用识别方法、装置、设备及介质-CN202210051023.X有效
发明人：李军;杜守航;李振维;张成业;杨金中;李炜 -专利权人：中国矿业大学（北京）;中国自然资源航空物探遥感中心;北京数论科技有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供一种矿区土地利用识别方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过多尺度分割算法对待识别遥感影像进行面向对象分割，得到影像对象单元，并提取各影像对象的影像对象特征；将所述影像对象特征输入至影像对象特征优化网络，得到所述影像对象特征优化网络输出的优化后的影像对象特征；将所述影像对象单元输入至深度特征提取网络，得到所述深度特征提取网络输出的提取各影像对象的深度特征，其中，所述深度特征提取网络为改进的DenseNet网络；将所述优化后的影像对象特征和所述深度特征叠加后进行类别识别，得到矿区用地类型分类结果。本发明用以解决无法高精度识别矿区用地类型的缺陷，实现了提升矿区用地类型的识别精度。
矿区土地利用识别方法装置设备介质

[发明专利]一种融合高分影像和POI数据的功能区提取与分类方法-CN202210543624.2有效
发明人： 杜守航;杜世宏;崔希民;张修远;刘波;李炜 -专利权人：中国矿业大学（北京）;北京大学
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合高分影像和POI数据的功能区提取与分类方法，其方法如下：A、采集高分影像数据，构建多尺度可变形卷积网络模型提取多尺度功能语义特征影像块；B、采用多尺度分割算法对功能语义特征影像数据进行功能单元分割处理并得到若干个功能区单元；C、计算各个功能区单元的单元属性；D、利用随机森林分类器对各个功能区单元进行分类。本发明构建有多尺度可变形卷积网络模型进行功能语义特征提取，基于功能区单元融合遥感影像多尺度深度特征和POI数据核密度分析特征，通过随机森林分类器实现功能区的分类；本发明能够提高城市功能区提取的精度和精细程度，可以快速高效地应用于大范围城市功能区提取任务，以满足实际应用需求。
一种融合高分影像 poi 数据功能提取分类方法

[发明专利]一种基于改进DeepLabV3+的露天矿区土地利用识别方法-CN202110843211.1有效
发明人：李军;杜守航;杨金中;张成业;邢江河;郑慧玉;李炜 -专利权人：中国矿业大学（北京）;中国自然资源航空物探遥感中心
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进DeepLabV3+的露天矿区土地利用识别方法，首先制作矿区不同土地利用类型样本数据集，构建DeepLabV3+网络模型，采用Xception作为基础网络架构提取低层和高层特征，其次通过改进的空间金字塔池化提取多尺度特征信息，然后将多尺度特征输入到注意力机制模块中，增强网络模型的分类能力；最后，聚合Xception低层特征与多尺度高层特征，通过卷积和上采样得到模型预测结果。本发明通过低层特征多尺度空间信息融合减少网络逐层卷积池化导致的边缘信息损失，提高了分割精度，通过引入空间注意力机制模块聚合多尺度上下文信息，增强网络模型的分类能力，通过占比加权的方法解决网络训练中样本不平衡的问题，提高了各类别用地的分类识别精度。
一种基于改进 deeplabv3 露天矿区土地利用识别方法

[发明专利]一种基于改进Unet++的露天矿区采场变化区域检测方法-CN202111185384.5有效
发明人：李军;李炜;杜守航;张成业;杨金中;邢江河 -专利权人：中国矿业大学（北京）;中国自然资源航空物探遥感中心;北京数论科技有限公司
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Unet++的露天矿区采场变化区域检测方法，其方法如下：A、获取至少两个年份的采场样本数据集，采场样本数据集中的数据为露天矿区采场的高分辨率遥感影像；B、基于Pytorch设计构建改进的Unet++网络模型，Unet++网络模型以Unet++作为基础网络结构，引入可变形卷积模块和CBAM注意力机制模块，CBAM注意力机制模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；C、Unet++网络模型训练：利用训练数据集对Unet++网络模型进行训练并得到训练后的Unet++网络模型。本发明将多尺度可变形卷积引入Unet++网络模型并用于露天矿区场景特征提取，提高了鲁棒性与识别精度；通过在可变形卷积Unet++网络中加入深度学习注意力机制，增强模型对实质性变化类特征的学习与敏感程度。
一种基于改进 unet 露天矿区变化区域检测方法

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