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[发明专利]基于遗传算法的卫星图像预处理方法-CN201910407112.1有效
发明人：焦李成;孙龙;李英萍;李小雪;丁静怡;郭雨薇;杨淑媛;侯彪;尚荣华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法的卫星图像预处理方法，主要解决现有技术中无法实现类别平衡的问题，其实现方案是：1)卫星图像进行标签去噪和数据增强的预处理；2)对预处理后的卫星图形进行地物类别平衡；3)融合类别平衡后的卫星图像，生成训练样本；4)使用训练样本训练语义分割模型；5)对卫星图像测试样本集进行阴影位置检测；6)融合卫星图像测试集图像，使用语义分割模型对其进行检测；7)利用阴影位置的像素值修正检测得到的语义分割结果。本发明解决了卫星图像类别平衡问题，并通过阴影位置的像素值指导语义分割结果，明显提高了卫星图像语义分割精度，可用于深度学习中分类和分割任务的数据预处理。
基于遗传算法卫星图像预处理方法

[发明专利]一种基于加权约束的星图分割方法-CN201110382702.7无效
发明人：李奇;许威;徐之海;冯华君 -专利权人：浙江大学
申请日： 2011-11-25 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于加权约束的星图分割方法，包括：(1)初始化分割阈值；(2)优化迭代分割阈值；(3)加权迭代分割阈值；(4)分割星图。本发明结合优化迭代算法和加权迭代算法，通过在加权迭代过程中添加约束条件，并利用两个加权因子的自主调整变化，以求得星图理想的分割阈值，进而对星图进行分割，分割得到的前景图中星点目标满足实际的星点个数要求；故本发明能够有效消除噪声和背景对星点识别和定位的影响，在保证后续星点质心提取精度的前提下，大大提高星图定位的处理速度。
一种基于加权约束星图分割方法

[发明专利]一种单一星图的有效星空区域的提取方法-CN202110855532.3在审
发明人：师晨光;张锐;余勇;孙兴哲;林晓冬;谢祥华;黄志伟 -专利权人：中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种单一星图的有效星空区域的提取方法，其首先对星图进行预处理，得到星图中各像素的显著度值，并生成星图显著图；然后以显著度值作为特征，将星图显著图做初始分割，得到预分割块，并对预分割块进行特征提取
一种单一星图有效星空区域提取方法

[发明专利]一种基于双重梯度阈值的星敏感器星点分割方法-CN202011588245.2有效
发明人：江文超;戴东凯;丁建群;谭文锋;倪源蔓;秦石乔;王省书;郑佳兴;吴伟 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开一种基于双重梯度阈值的星敏感器星点分割方法，包括以下步骤：获取灰度分布矩阵；根据灰度分布矩阵得到星图的梯度分量矩阵；对梯度分量矩阵进行处理得到分割星图；将行列两个维度得到的分割星图求并集得到星图应用本发明的方法，效果是：采用双重梯度阈值分割可有效减少星图中星点误检测的概率；通过微分处理求解星图梯度的方法，可以有效提高复杂背景条件下暗星的探测能力；同时利用分支梯度判定，在较高的暗星探测能力条件下具有去除探测器噪声的能力；采用星点分支补偿的方法，对双重梯度阈值分割得到的星点分支窗口进行梯度判定补偿临近星点像素，提高了星敏感器的星点像素分割的完整性，有助于提高后续星点提取算法的精度。
一种基于双重梯度阈值敏感星点分割方法

[发明专利]一种卫星图像特征部件语义分割方法-CN202110802773.1有效
发明人：崔林艳;蔡敬艺 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种卫星图像特征部件语义分割方法，包括以下步骤：(1)针对卫星图像，基于三维仿真软件和CAD软件，综合考虑多种型号卫星不同角度，不同距离，不同亮度等信息，构建卫星图像特征部件分割数据集；(2)针对步骤(1)获得的数据集，结合特征部件区域上下文信息，构建基于上下文信息的DeepLabV3+语义分割模型；(3)在步骤(2)中基于上下文信息的DeepLabV3+语义分割模型的基础上，向模型中添加形状完整性先验信息约束；(4)针对步骤(3)添加形状完整性先验约束后的模型，在步骤(1)获得的卫星图像特征部件语义分割数据集上进行模型的训练，获得训练后的语义分割模型，利用训练后的语义分割模型对卫星图像进行语义分割，获得预测分割图
一种卫星图像特征部件语义分割方法

[发明专利]基于全卷积神经网络与变换器的卫星图像语义分割方法及系统-CN202310562810.5在审
发明人：胡淼;李舒琴;杨国伟;周雪芳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明基于全卷积神经网络与变换器的卫星图像语义分割的方法及系统，方法包括:1)对卫星图像进行除雾去噪处理；2)采用多层即深度下抽样卷积神经网络提取卫星图像特征；3)利用具有自注意力机制变换器优化卫星图像特征；4)利用上抽样实现卫星图像的语义分割。本发明利用自动编码机对图像进行除雾去噪，使得卫星图像更清晰，利用卷积网络提取卫星图像特征的同时，设计一个转换器的自注意网络，利用权重分布，进一步提取卫星图像，最后自注意层的特征图进行上采样得到原图大小的分割，还通过跳级结构将富有全局信息最后一层的预测和富有局部信息更浅层的预测结合，在遵守全局预测的同时进行局部预测，实现精准的语义分割。
基于卷积神经网络变换器卫星图像语义分割方法系统

[发明专利]一种多源卫星图像水体目标识别方法及装置-CN202011505634.4有效
发明人：王彤;黄勇;田翔;范亚洲;周恩泽;魏瑞增;郭圣;刘淑琴 -专利权人：广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源卫星图像水体目标识别方法及装置，其中，方法包括：获取多源卫星图像；将所述多源卫星图像输入预设的多分支快速卷积模型；所述多分支快速卷积模型具有多个网络分支；通过所述网络分支从所述多源卫星图像中提取特征数据，并对所述特征数据进行特征融合，输出分割结果；本发明通过获取多源卫星图像；从多源卫星图像中提取多个特征数据；将多个特征数据输入预设的多分支快速卷积模型，通过分支快速卷积模型对特征数据进行特征融合，输出分割结果；根据分割结果，识别水体目标。
一种卫星图像水体目标识别方法装置

[发明专利]一种快速最小化区域星图模拟方法-CN202011352978.6在审
发明人：韩健;杨玉锋;唐成;周莉莉 -专利权人：北京机电工程研究所
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G01C21/02 文献下载
摘要：本发明提出一种快速最小化区域星图模拟方法，包括星图增补、星图分割、星图补偿和星图搜索步骤。能够完成模拟星图过程中最小化区域的快速提取，降低星图全域搜索产生的时间消耗，能够满足不同模拟视场大小情况下的星图抽取，使得在区域星图构建时所包含的星点尽可能的最少，保证数字星图生成的实时性，降低星图生成过程中由计算引入的时间延迟
一种快速最小化区域星图模拟方法

[发明专利]基于卫星图像的灌溉渠系提取方法和系统-CN202310308424.3在审
发明人：张金龙;杨瑞;祁元;张辉;张娟;王宏伟 -专利权人：中国科学院西北生态环境资源研究院
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卫星图像的灌溉渠系提取方法和系统。所述灌溉渠系提取方法包括：提供第一和第二卫星图像，第一卫星图像为合成孔径雷达图像，第二卫星图像为光学图像；利用灰度分割法分割出渠系，并结合高程数据对误分割进行剔除，获得第一渠系分布；利用最大熵模型提取第二渠系分布；结合第二卫星图像进行验证以获得最终灌溉渠系。本发明提供的技术方案基于合成孔径雷达图像的双极化影像数据获取的HH与HV单波段极化影像，利用灰度分割方法，结合高程数据剔除被误提取为渠系的部分；并利用最大熵模型有效提取了灌溉渠系；最终结合光学卫星图像的解译结果
基于卫星图像灌溉渠提取方法系统

[发明专利]一种火点检测方法和系统-CN202010649722.5有效
发明人：方明;黄修乾;文刚;翟兵;金晶;黄然;赵加能 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2020-07-08 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本申请公开了一种火点检测方法和系统，该方法包括：获取Himawari‑8卫星数据，卫星数据包括卫星第7通道实时亮温差值和卫星第11通道实时亮温差值；获取第7通道实时亮温差值对应的卫星图像，设为差值卫星图像，对差值卫星图像进行区域分割，得到分割后的图像；基于最大类间方差法对分割后的图像求取最佳分割阈值；基于最佳分割阈值对差值卫星图像进行检测，得到待识别火点；基于预设的SVM预测模型对卫星第11通道实时亮温差值进行预测
一种检测方法系统

[发明专利]农田的识别方法及系统、应用于农业的无人机-CN201810323926.2有效
发明人：赵一欣 -专利权人：千寻位置网络有限公司
申请日： 2018-04-11 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用于农业技术领域，提供了一种农田的识别方法及系统、应用于农业的无人机，所述识别方法包括：获取卫星图像；对所述卫星图像进行分割，得到分割块群，所述分割块群至少包括两个以上分割块；从所述分割块群中剔除非农田块，获得剩余分割块群，所述剩余分割块包括至少一个分割块；基于植被指数特征从所述剩余分割块群中识别出农田块。本发明中，首先对卫星图像进行分割，从分割块群中初步剔除非农田块，然后基于植被指数特征从剩余分割块群中进一步识别出农田块，实现过程较简单，且识别准确性较高。
农田识别方法系统应用于农业无人机

[发明专利]基于残差网络和U-Net分割网络的卫星图像分割方法-CN201910494013.1有效
发明人：姬红兵;吴曌;张文博;李林;臧博 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-08 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：一种基于残差网络和U‑Net分割网络的卫星图像分割方法，其步骤为：构建残差网络ResNet34；构建U‑Net分割网络；构建训练样本集；训练残差网络ResNet34；训练U‑Net分割网络；将待分割的卫星图像输入到残差网络ResNet34进行二分类，判断包含船只目标；使用U‑Net分割网络对分类结果中的正样本进行二值分割；对于分类结果中的负样本，直接输出单值掩码图；本发明利用残差网络ResNet34对卫星图像进行二分类，使用U‑Net分割网络仅对分类结果中的正样本进行分割，并在U‑Net分割中嵌入SE‑ResNet模块，提取更加精细的分割掩码，实时性高，分割精度高。
基于网络 net 分割卫星图像方法

[发明专利]建筑物轮廓生成方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201711457790.6有效
发明人：吴俊;吴云鹏 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了建筑物轮廓生成方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：收集已获取到其中的建筑物的轮廓框的卫星图；将收集到的卫星图作为训练样本，训练得到实例分割模型；获取待处理的卫星图；利用实例分割模型，识别出待处理的卫星图中的建筑物的轮廓框。
建筑物轮廓生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种高动态星图图像分割方法-CN202111283064.3有效
发明人：魏新国;江洁;李苏祺 -专利权人：江苏集萃智能光电系统研究所有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种高动态星图图像分割方法，属于天文导航领域星敏感器技术领域，该方法包括以下步骤：利用模糊星点的线状特征对模糊星点进行线状特征分割，再将线状特征分割的结果的邻域像素进行聚类划分，分为星点部分和背景部分两类本发明提供的高动态星图图像分割方法，能够完整提取模糊星点，提取精度高，大大提高星图识别和星跟踪的成功率，实现准确对星图进行匹配识别和姿态解算，计算过程简便、快速，对提升星敏感器性能具有重要的现实意义。
一种动态星图图像分割方法

[发明专利]基于Faster R-CNN的卫星图像海上舰船识别方法-CN201811480053.2有效
发明人：崔晓晖;付忠旺;杨威;倪敏垚;陶启;徐超 -专利权人：武汉大学
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于Faster R‑CNN的卫星图像海上舰船识别方法，其特征在于：使用基于目标选择的卫星图像分割算法将原始卫星图像数据进行分割，基于生成对抗网络增加训练样本，根据Faster R‑CNN算法建立卫星图像海上舰船训练数据集，利用Faster R‑CNN算法和训练数据集生成卫星图像海上舰船识别模型，建立经纬度匹配模型，基于像素与经纬度映射关系，支持精准经纬度匹配，实现对卫星图像中海上舰船的识别本发明基于卫星图像提出具有实用性的海上舰船识别技术方案，处理速度快，精度高，对不同类型的一个或多个舰船目标都可以进行有效地识别。
基于 faster cnn 卫星图像海上舰船识别方法

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