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[发明专利]一种遥感影像变化检测方法和装置-CN202011069553.4有效
发明人：赵博;王宇翔;刘东升;沈均平;刘毅;任芳 -专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种遥感影像变化检测方法和装置，涉及影像处理的技术领域，包括：获取待对比遥感影像，待对比遥感影像包括：第一遥感影像和第二遥感影像，第一遥感影像与第二遥感影像为相邻时相的遥感影像；利用快速纹理算法对待对比遥感影像进行处理，得到输入矩阵，其中，输入矩阵包括：第一输入矩阵和第二输入矩阵；利用RCVA算法和输入矩阵，构建掩膜矩阵和第二输入矩阵的重组矩阵；利用慢特征分析算法、第一遥感影像和重组矩阵，构建二值化矩阵；基于掩膜矩阵和二值化矩阵，确定待对比遥感影像的变化检测结果，解决了现有的遥感影像变化检测方法的配准精度较低的技术问题。
一种遥感影像变化检测方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的遥感地物分类方法-CN202211460368.7在审
发明人：王奔;赵启航;周斌 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的遥感地物分类方法，本发明包括获取遥感地物分类数据集，构建遥感图像生成模型，将遥感地物分类数据集输入至遥感图像生成模型中，实现数据增强；构建用于遥感地物分类的神经网络模型，将数据增强后的遥感地物分类数据集输入至神经网络模型中进行训练将任意遥感图像输入训练后的模型，生成遥感地物分类图像。本发明通过对遥感地物图像进行数据增强，平衡改善了各地物类型占比情况，提高了整体地物分类精度。通过构建的网络模型进行遥感地物分类，增强了对不规则大尺寸地物类型的提取效果，改善了遥感地物小目标细节较难提取和复杂地物边缘难以区分的问题，提高遥感地物分类的总体精度。
一种基于深度学习遥感地物分类方法

[发明专利]一种语义分割的森林火灾检测方法、控制器及存储介质-CN202110475212.5有效
发明人：廖锦锐;周文略;翟懿奎;王天雷;梁艳阳;江子义;刘始匡;张俊亮;詹英培;苏远鹏;黄俊威 -专利权人：五邑大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种语义分割的森林火灾检测方法和装置，包括：采集森林火灾遥感图像，建立森林火灾遥感图像数据集；构建对抗样本生成模型；把森林火灾遥感图像输入到对抗样本生成模型，得到具有噪声干扰的森林火灾遥感图像，把具有噪声干扰的森林火灾遥感图像增加到森林火灾遥感图像数据集中；把森林火灾遥感图像数据集的森林火灾遥感图像输入到语义分割网络进行训练，得到最优语义分割网络；把森林火灾遥感图像输入到最优语义分割网络，得到森林火灾足迹信息
一种语义分割森林火灾检测方法控制器存储介质

[发明专利]一种面向大场景遥感图像分类的类指定多模联合表示方法-CN202111160930.X有效
发明人：刘天竹;谷延锋 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：一种面向大场景遥感图像分类的类指定多模联合表示方法，本发明涉及多模遥感图像联合表示方法。本发明的目的是为了提高现有大场景遥感图像的分类精度。过程为：一、输入覆盖区域相同的多模遥感图像，以及相应的地物标签图，构造多模遥感图像的类指定多模联合表示模型；所述多模遥感图像包括多光谱遥感图像和高光谱遥感图像；二、采用乘数交替方向法求解多模遥感图像的类指定多模联合表示模型，得到类指定跨模字典；三、输入大场景多光谱遥感图像，利用多光谱字典对输入的大场景多光谱遥感图像进行稀疏表示，学习得到一致稀疏表示系数矩阵；四、重构得到大场景的高判别性高光谱图像。本发明用于遥感图像分类领域。
一种面向场景遥感图像分类指定联合表示方法

[发明专利]一种基于深度对抗学习的遥感图像语义分割方法-CN202110623433.2有效
发明人：郭学俊;刘晓峰;彭赞;陈泽华;赵哲峰 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明属于遥感图像语义分割方法技术领域。一种基于深度对抗学习的遥感图像语义分割方法，将遥感数据集划分为训练集和测试集，搭建遥感图像语义分割网络，将训练集遥感图像输入至步骤二中的遥感语义分割网络中，将遥感图像及其对应标签图组成真图像对，遥感图像及其对应生成器输出的预测标签图像组成假图像对，接着将真、假图像对输入判别器模块计算对抗损失函数，计算总损失函数，直到生成器模块达到精准语义分割，将经过预处理的测试集遥感图像输入到精准语义分割的生成器模块，输出遥感图像的精确分割结果。
一种基于深度对抗学习遥感图像语义分割方法

[发明专利]一种基于密集连接与特征增强的遥感图像目标检测方法-CN202110079059.4有效
发明人：王道累;杜文斌;朱瑞;韩清鹏;袁斌霞;张天宇;孙嘉珺;李明山 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于密集连接与特征增强的遥感图像目标检测方法，包括以下步骤：建立遥感图像数据集，将遥感图像数据集输入到遥感图像检测模型进行训练，将待检测的遥感图像输入到训练好的遥感图像检测模型中获取目标检测结果，所述的遥感图像检测模型包括特征提取单元、特征增强单元和特征金字塔单元和预测器，所述的遥感图像检测模型的输入图像依次经过特征提取单元、特征增强单元和特征金字塔单元和预测器处理，获取目标检测结果。与现有技术相比，本发明提升网络的特征提取能力，增大输入图像的分辨率，在减小参数的同时保留了低纬度的特征信息，以适应模型对遥感图像目标的检测。
一种基于密集连接特征增强遥感图像目标检测方法

[发明专利]遥感自动化处理系统以及遥感自动化处理方法-CN202010016737.8在审
发明人：王宏斌;马彦;葛孟丽;刘琳琳;沈冰 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2020-01-07 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明提供了一种遥感自动化处理系统以及遥感自动化处理方法。用户通过用户输入及接收设备输入农业地块范围数据；用户输入及接收设备将农业地块范围数据按照预定格式发送给GIS平台；GIS平台根据预定格式的农业地块范围数据来计算地块空间信息；GIS平台将计算出来的地块信息发送至遥感平台以查询卫星影像；遥感平台根据接收到的地块信息在云平台上进行遥感数据的自动查询；遥感平台利用查询到的遥感数据进行处理，并针对作物生长状况进行自动的计算和分析；遥感平台处理、计算、分析结果返回给GIS平台，并通过GIS平台返回给用户输入及接收设备
遥感自动化处理系统以及方法

[发明专利]深度学习中样本生成和类内排序损失的遥感图像检索方法-CN202210894362.4有效
发明人：刘萍萍;王一帆;周求湛;郎一君;杨晓康;刘泽同 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：深度学习中样本生成和类内排序损失的遥感图像检索方法，属于遥感图像检索方法技术领域。搭建卷积神经网络模型，对原始的遥感图像数据集进行预处理和增强处理；将遥感图像数据集输入到数据加载器中，选取优化器；从数据加载器中读取遥感图像数据；对读取的遥感图像数据进行特征提取，将特征输入到损失函数中；对输入的特征进行样本生成和损失计算；对得到的损失计算梯度进行反向传播更新卷积神经网络的参数；判断训练的次数是否达到卷积神经网络参数设置的次数；将需要查询的遥感图像数据输入到训练好的卷积神经网络中得到向量，然后将向量与检索数据集中其他的向量进行比较，选出相似性高的遥感图像数据。
深度学习样本生成排序损失遥感图像检索方法

[发明专利]一种基于交叉域师生互训的倒塌建筑物检测方法和系统-CN202310812000.0在审
发明人：尹鹏宇;潘洁;谭骏翔;王旻罡;杨宏 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：其中，方法包括：应用航空光学遥感数据的人工标注和航空光学遥感数据作为输入，训练教师网络，得到伪标签；应用航空光学遥感数据和卫星光学遥感数据作为输入，训练航空卫星风格迁移网络，生成伪卫星光学遥感数据；将伪卫星光学遥感数据、人工标注和伪标签作为输入，训练学生网络；应用EMA算法将本轮训练完成的学生网络中的参数更新到教师网络中，对教师网络的参数进行更新，并进行训练迭代，训练完成的教师网络即为最终获取的目标检测模型；将航空光学遥感数据输入目标检测模型本发明提出的方案能够通过航空遥感和卫星遥感图像数据有效地检测出损坏建筑物。
一种基于交叉师生倒塌建筑物检测方法系统

[发明专利]遥感图像识别方法、装置、存储介质以及电子设备-CN201711436470.2有效
发明人：李聪 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种遥感图像识别方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序，其中的遥感图像识别方法包括：对待识别遥感图像进行降分辨率处理，得到降分辨率处理后的遥感图像；从所述降分辨率处理后的遥感图像中切分出至少一个遥感图像块；从所述至少一个遥感图像块中确定待处理遥感图像块；将所述待处理遥感图像块输入神经网络中，经由神经网络获得输入的待处理遥感图像块中的像素的分类概率信息；根据所述待处理遥感图像块中的像素的分类概率信息确定所述待识别遥感图像的识别结果
遥感图像识别方法装置存储介质以及电子设备

[发明专利]一种基于CNN和MixFormer的遥感图像水体提取方法-CN202310231358.4在审
发明人：逯焕宇;张永宏;马光义;朱灵龙;赵华俊;谢东林;耿苏桐 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于CNN和MixFormer的遥感图像水体提取方法。该方法包括：获取待水体提取的遥感图像，并将遥感图像输入遥感图像水体提取模型中的编码器进行处理，提取遥感图像中的与水体相关的信息，输出浅层特征信息和深层特征信息，再将深层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的MixFormer block模块建模图像全局上下文信息，提取第一特征信息，并将第一特征信息和浅层特征信息输入到遥感图像水体提取模型中的解码器进行特征融合，输出水体提取图。由此，能够提取遥感图像中更丰富的语义信息，在复杂场景下具有更稳健的识别水体能力，同时具有更高的分割精度，提高了遥感图像水体提取的效果，从而提高了水体提取的精度。
一种基于 cnn mixformer 遥感图像水体提取方法

[发明专利]基于遥感图像时空融合的农业灾害预测方法及相关设备-CN202310552862.4有效
发明人：陈飞勇;李政道;宋杨;刘汝鹏;肖冰 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种基于遥感图像时空融合的农业灾害预测方法及相关设备，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取对待预测田地进行遥感成像生成的第一遥感图像序列和第二遥感图像序列，第一遥感图像序列包括多张第一遥感图像，第二遥感图像序列包括多张第二遥感图像，第一遥感图像的空间分辨率高于第二遥感图像，第二遥感图像的时间分辨率高于第一遥感图像；将第二遥感图像输入至第一子模型，通过第一子模型对第二遥感图像进行高分重建，获取第一子模型输出的重建遥感图像；将重建遥感图像加入至第一遥感图像序列，得到融合序列，将融合序列输入至第二子模型，获取第二子模型输出的待预测田地的灾害预测结果。
基于遥感图像时空融合农业灾害预测方法相关设备

[发明专利]遥感图像目标检测加速方法-CN202110755017.8在审
发明人：张兰;李向阳;杨林卓 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本公开提供了一种遥感图像目标检测加速方法，包括：获取遥感图像的输入数据；将所述输入数据分割，得到至少一个输入子区域；计算所述输入子区域的哈希值；根据所述哈希值在缓存中查找所述输入子区域中所述哈希值的对应值；确定处理任务，根据所述处理任务对所述输入子区域进行处理得到输出数据。本公开中的遥感图像目标检测加速方法，根据处理任务对输入子区域进行处理，达到节省冗余计算开销的作用，提升遥感图像目标检测模型的处理速度。
遥感图像目标检测加速方法

[发明专利]一种基于多头注意力生成对抗网络的遥感场景分类方法-CN202011059707.1有效
发明人：王鑫;李可;宁晨 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多头注意力生成对抗网络的遥感场景分类方法，首先，将多头注意力机制引入生成对抗网络，该网络包含一个嵌入了多头注意力机制的生成器和一个嵌入了多头注意力机制的判别器；其次，将遥感图像样本输入该网络中，生成器通过输入随机噪声产生合成图像，判别器分别通过输入真实图像和生成模型生成的合成图像来判断输入图像的真假，交替训练判别器和生成器，直到当生成器和判别器达到纳什均衡时，模型达到最优；然后，提取生成器生成的遥感图像，和原始遥感图像数据集进行合并，形成新的遥感图像数据集；最后，将新的遥感图像数据集输入深度卷积神经网络分类器中，实现遥感图像的分类。
一种基于多头注意力生成对抗网络遥感场景分类方法

[发明专利]一种基于卷积网络的遥感图像薄云去除方法-CN202211545342.2有效
发明人：李冠群;俞伟学 -专利权人：耕宇牧星（北京）空间科技有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于卷积网络的遥感图像薄云去除方法，包括：获取薄云遥感图像；将所述薄云遥感图像输入至扩张卷积分支，得到特征图像，将所述特征图像输入至通道叠加分支，得到融合图像，将所述融合图像输入至薄云去除网络，得到无云遥感图像，本发明充分考虑了较大区域的薄云去除和较小局部区域的细节恢复，从而实现性能较为良好的遥感图像薄云去除。
一种基于卷积网络遥感图像去除方法

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