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[发明专利]图形匹配的城市场景地理位置定位方法-CN202310023669.1在审
发明人： 饶梦彬;金丹;袁森;熊荔 -专利权人：中国电子科技集团公司信息科学研究院
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/587 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种图形匹配的城市场景地理位置定位方法，包括：构建城市要素提取数据库步骤；要素目标检测步骤；要素部件分割步骤；要素精细化识别步骤；场景要素知识集构建步骤；场景布局图形构建步骤；跨视角的图像搜索步骤。本发明实施例以数字地图为依托，通过提取城市场景中的要素信息，并构建要素的空间布局图形，利用基于向量的检索技术，能够对没有标志性特征的城市视频/图像数据，建立其与数字地图之间的映射关系，为城市场景地理位置估计提供一种基于图形推理的解决方案。
图形匹配城市场景地理位置定位方法

[发明专利]一种样本关系学习的高光谱图像分类方法及系统-CN202011509345.1有效
发明人： 饶梦彬;袁森;张峰 -专利权人：中国电子科技集团公司信息科学研究院
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种样本关系学习高光谱图像分类方法及系统，所述方法为采用深度神经网络提取单样本特征，运用共性特征提取获得多样本的共性特征；然后采用特征链接，将待分类样本的特征与单类别的共性特征链接起来，获得度量特征；最后使用度量学习计算度量特征的关系评分；并基于待分类样本与每个类别的共性特征，所计算得到的关系评分集，在训练阶段计算损失值，并利用反向传播算法更新模型的参数，在应用时，通过最大概率值，判断待分类样本的类别信息，并逐像元生成分类结果图；本发明能充分挖掘多类别样本之间的差异性，并且只需要少量标注样本就能实现高光谱图像中不同类别信息的高精度识别。
一种样本关系学习光谱图像分类方法系统

[发明专利]一种卫星遥感图像的积雪提取方法及装置-CN202011017196.7有效
发明人：赵理君;饶梦彬;唐娉 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种卫星遥感图像的积雪提取方法及装置。所述方法包括：获取高时间谱的基准卫星遥感图像和辅助卫星遥感图像；所述基准卫星遥感图像为包含积雪的图像，所述基准卫星遥感图像和所述辅助卫星遥感图像为拍摄的同一地理范围的图像；基于所述基准卫星遥感图像的积雪指数和第一阈值，对所述基准卫星遥感图像进行一次积雪提取操作，生成第一积雪提取图像；基于所述基准卫星遥感图像的水体指数和第二阈值，对所述第一积雪提取图像进行二次积雪提取操作，生成第二积雪提取图像；基于所述辅助卫星遥感图像的拍摄季节，对所述第二积雪提取图像进行积雪提取操作，确定基准卫星遥感图像中的积雪提取结果。本发明可以提高积雪提取的准确度和精细度。
一种卫星遥感图像积雪提取方法装置

[发明专利]一种信息优化模型的学习方法、存储介质及程序产品-CN202210074649.2在审
发明人：袁森;饶梦彬;黄文涛 -专利权人：中国电子科技集团公司信息科学研究院
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种信息优化模型的学习方法、存储介质及程序产品。所述方法包括：将预处理后的训练样本输入到信息优化编码模块中基于采样层、小样本卷积核学习层学习，得到卷积核参数；通过卷积核参数构造卷积层，并利用构造的卷积层提取预处理后的训练样本的特征记作第一特征；基于池化层对第一特征进行提取得到第二特征；将第二特征输入到正负样本惩罚学习模块中基于正负样本分组得到特征组；将特征组展开后输入到正负样本惩罚学习模块中的信息优化层进行学习，并利用互信息最大化目标函数得到学习好的特征变换参数；基于学习好的特征变换参数对正负样本的分组进行信息计算及分类学习。本申请即使在小样本情况下也能获得最大的信息量。
一种信息优化模型学习方法存储介质程序产品

[发明专利]一种用于遥感图像时间序列标记样本自动增新的方法、装置和系统-CN201710405897.X有效
发明人：张正;唐娉;赵理君;唐亮;单小军;饶梦彬 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2017-05-31 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及遥感图像时间序列分类标记样本的自动增新的方法、装置和系统。该方法首先针对未分类标记的样本集中的每个未分类标记的样本，根据未分类标记的时间序列样本与已分类标记的时间序列样本集中的各类别中心之间的动态时间规整距离的远近，将样本归入相应类别的候选集，其次在各个类别的候选集中选择与已分类标记的样本集中的各个类别的类别中心区别最大的样本进行标记。本发明在迭代式的样本增新过程中，可以充分保证样本集的多样性，能够为遥感大数据监测与场景识别等应用场景提供高质量的训练数据，且实施过程完全自动，高效稳定。
一种用于遥感图像时间序列标记样本自动方法装置系统

[发明专利]一种跨通道数量迁移学习的高图像分类方法及系统-CN202110119042.7在审
发明人：饶明朝;饶梦彬 -专利权人：昆山则立诚智能设备有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨通道数量迁移学习的高光谱图像分类方法及系统，所述方法为在预训练阶段，以源数据集为对象，运用深度全卷积网络提取样本特征，运用光谱‑空间金字塔网络提取多尺度特征，运用全连接网络计算类别概率并优化预训练模型；在微调阶段，迁移预训练的深度全卷积网络和光谱‑空间金字塔网络，然后以目标数据为对象，运用所迁移网络提取多尺度特征，运用新的全连接网络计算类别概率并更新微调网络的参数；在应用阶段，以目标图像为对象，运用微调网络判断待分类样本的类别信息，并逐像元生成分类结果图；本发明能在不改变源数据和目标数据维度的情况下、实现跨通道数量的迁移学习，能实现不同传感器的高光谱图像高效分类。
一种通道数量迁移学习图像分类方法系统

[发明专利]一种高光谱图像材质识别方法及系统-CN202011030148.1在审
发明人：唐娉;饶梦彬;肖保军;单小军;张正 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高光谱图像材质识别方法及系统。该方法包括获取不同材质类型的高光谱图像，并根据所述不同材质类型的高光谱图像构建目标材质样本集；将所述目标材质样本集中任意选取的两个样本构成输入样本对集，并将所有输入样本对集随机分成若干个实例集；利用所述实例集训练神经网络模型，得到训练好的神经网络模型；根据待识别的高光谱图像，基于所述训练好的神经网络模型，采用逐像元方法依次识别，得到所述待识别的高光谱图像的材质类型。本发明充分利用样本之间的差异性，且不限制样本的波段数量和图像尺寸，只需要少量样本就能实现高光谱图像中材质的快速准确识别。
一种光谱图像材质识别方法系统

[发明专利]一种同步卫星遥感序列影像的积雪识别方法及系统-CN201710307103.6有效
发明人：唐娉;饶梦彬;赵理君;张正;李艳艳;张伟 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2017-05-04 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种同步卫星遥感序列影像的积雪识别方法及系统。具体为，计算多时相待识别影像与单时相积雪样本之间的光谱角度和亮度差，并基于光谱角度和亮度差，对多时相待识别影像进行掩膜，生成多时相高亮地物影像；计算动态时间规整值，并基于所述动态时间规整值，对多时相高亮地物影像进行掩膜，生成积雪初步识别结果图像；基于积雪初步识别结果图像，采用分类结果后处理的方法，得到积雪识别结果图像，充分利用了同步卫星遥感序列影像的多时相特性，无需短波红外波段，即可排除云的影响，实现同步卫星遥感影像中积雪的快速准确的识别。
一种同步卫星遥感序列影像积雪识别方法系统

[发明专利]一种高分辨率遥感图像的场景分类方法及系统-CN201710340257.5在审
发明人：赵理君;唐娉;张正;张伟;饶梦彬;唐吉文 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2017-05-15 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种高分辨率的遥感图像分类方法，包括对给定的遥感图像生成场景子图像集合，并建立场景分类训练集；提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第一语义特征；根据所述每幅子图像的第一语义特征建立第一场景分类模型；基于第一场景分类模型计算第一分类结果概率向量；提取所述场景分类训练集中的每幅子图像的第二语义特征；根据所述每幅子图像的第二语义特征建立第二场景分类模型；基于第二场景分类模型计算第二分类结果概率向量；利用分数层融合方法将第一分类结果概率向量和第二分类结果概率向量进行融合，得到第三分类结果概率向量；根据第三分类结果概率向量建立第三场景分类模型；根据第三场景分类模型判定待分类遥感图像的场景类别。本发明能够同时利用高分辨率场景图像的多级语义特征，使二者有机融合，提高了场景分类的准确性。
一种高分辨率遥感图像场景分类方法系统

[发明专利]一种GF‑4卫星遥感影像的积雪识别方法-CN201611005728.9在审
发明人：赵理君;饶梦彬;唐娉;杨思全;吴玮;和海霞 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所;民政部国家减灾中心
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用光谱角匹配和深度置信网络进行GF‑4卫星遥感影像积雪识别的方法，其步骤对于给定的GF‑4卫星遥感影像，构建积雪识别样本集；利用SAM方法计算影像中各个像元与积雪样本的光谱角度，生成光谱角结果图像；通过设定阈值排除与积雪易区分的地类，生成疑似积雪地类掩膜结果图；利用上述构建的积雪识别样本集，对原始图像中相应像元进行特征提取并完成DBN分类，生成积雪识别初步结果；对得到的积雪识别初步结果进行分类结果后处理，得到最终的积雪识别结果图像。本发明填补了目前GF‑4卫星遥感影像积雪识别专用方法的空白，实现了GF‑4卫星遥感影像中积雪信息的准确识别。
一种 gf 卫星遥感影像积雪识别方法

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