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公开(公告)号：CN115100652A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210921803.5
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高分遥感图像的电子地图自动化生成方法，包括：建立全景分割模型，利用全景分割模型提取遥感图像的特征，生成遥感图像特征图；利用全景分割模型的实例分割分支对遥感图像特征图的目标进行实例标注，利用全景分割模型的语义分割分支对遥感图像特征图的地物要素进行语义标注，获得实例标签和语义标签；对实例标签和语义标签进行空间层级排序，获取每个标签的像素排序得分；利用像素排序得分为基准生成全景分割图像；利用边缘优化算法对全景分割图像进行优化；利用位图矢量化成图方法对优化后的全景分割图像生成电子地图。本发明可由高分辨率遥感影像生成电子地图，提升对目标实例分割和地物要素边缘的提取和优化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115272856B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210900854.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种舰船目标细粒度识别方法及设备，结合细粒度分类结果和旋转框参数，实现对舰船目标的细粒度识别，避免了成像条件、拍摄角度和舰船目标中心点或角点位置随机导致模型难以聚焦关键点处的细粒度特征的问题，提高了模型定位关键点的准确度，通过构建关键点注意力，引导模型聚焦关键点区域的细粒度特征及其内在自相关性，提高了舰船目标的细粒度识别准确率，为舰船目标细粒度识别提供了一种切实可行的技术途径，在遥感目标识别领域有较大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115019180B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210900308.6
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种SAR图像舰船目标检测方法、电子设备及存储介质，四种单极化图像目标检测网络指导学生目标检测网络学习“极化特征知识”，全极化的目标检测网络指导学生目标检测网络学习输出端“响应知识”，有效地减少了不同极化样本分布不均衡情况导致的目标检测模型训练时存在网络过拟合问题，使得学生目标检测网络对于不同极化方式的SAR数据都有较好的检测能力，保证了学生目标检测网络的稳定性与可靠性，在降低目标检测网络复杂度的同时，得到适用于不同极化SAR图像的舰船目标检测器。
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公开(公告)号：CN115272856A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210900854.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种舰船目标细粒度识别方法及设备，结合细粒度分类结果和旋转框参数，实现对舰船目标的细粒度识别，避免了成像条件、拍摄角度和舰船目标中心点或角点位置随机导致模型难以聚焦关键点处的细粒度特征的问题，提高了模型定位关键点的准确度，通过构建关键点注意力，引导模型聚焦关键点区域的细粒度特征及其内在自相关性，提高了舰船目标的细粒度识别准确率，为舰船目标细粒度识别提供了一种切实可行的技术途径，在遥感目标识别领域有较大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115019180A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210900308.6
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种SAR图像舰船目标检测方法、电子设备及存储介质，四种单极化图像目标检测网络指导学生目标检测网络学习“极化特征知识”，全极化的目标检测网络指导学生目标检测网络学习输出端“响应知识”，有效地减少了不同极化样本分布不均衡情况导致的目标检测模型训练时存在网络过拟合问题，使得学生目标检测网络对于不同极化方式的SAR数据都有较好的检测能力，保证了学生目标检测网络的稳定性与可靠性，在降低目标检测网络复杂度的同时，得到适用于不同极化SAR图像的舰船目标检测器。
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公开(公告)号：CN115018892A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210900865.8
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像的自动配准方法及装置，该方法包括：对不完全重叠的待配准遥感影像对进行预处理，得到对应的多个影像块对，并对所述多个影像块对进行仿射变换；构建影像配准深度神经网络模型并进行训练；将仿射变换后的多个影像块对输入训练后的影像配准深度神经网络模型，输出配准后的匹配特征点对；重新投影所述配准后的匹配特征点对至对应的原始待配准遥感影像对中，获得所述待配准遥感影像对的最终匹配结果。本发明可以实现遥感影像精确、高效的自动配准。
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