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公开(公告)号:CN118691877A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410700827.7
申请日:2024-05-31
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种高分遥感图像目标状态判别方法、设备及存储介质,包括:利用全景分割网络对高分遥感图像进行全景分割,得到高分遥感图像全景分割图像;根据高分遥感图像全景分割图像中地物目标之间的空间关系生成场景知识图谱;设计基于全景分割图像的遥感地物目标位置编码方法,将地物目标的位置编码加入到对应场景知识图谱中,得到包含位置信息的场景知识图谱;基于预先设定的先验规则知识,对关注目标进行状态的预先判别;构建基于混合卷积的目标动向判别网络,利用目标动向判别网络对经过预判别的场景知识图谱进行计算,得到关注目标的状态判别结果。本发明,能够实现遥感关注地物目标的状态判别。
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公开(公告)号:CN119810429A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202510299055.5
申请日:2025-03-13
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/25 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于层级知识引导的可见光遥感图像目标细粒度检测方法,包括:获取可见光遥感图像数据,构建多语义层级的标签体系;提取可见光遥感图像特征,通过RPN网络生成多尺度感兴趣区域特征;对多尺度的感兴趣区域特征采用多支路提取多层级的语义特征;对多层级的语义特征进行相邻层级的局部‑全局特征融合,得到增强特征;使用多个层级标签监督多层级分类,在第一语义层级监督回归;在推理阶段精简网络结构,提高推理速度。本发明,针对可见光遥感图像中的多类目标,实现了目标细粒度检测过程中的层级关系及信息的注入,结合多层特征融合,增强网络对目标的共有特征和细粒度特征的提取和学习。
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公开(公告)号:CN116416136B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202310408459.4
申请日:2023-04-17
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/00 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、设备及存储介质,获取原始可见光遥感图像数据集及其标注文件;确定需要进行扩增的舰船类别;引入语义评估模块,得到能够扩增的合理区域;依据原始可见光遥感图像数据集的标注文件,提取原始各类舰船切片样本;对原始各类舰船切片样本进行超分辨率重建,构建舰船扩增样例库;将原始可见光遥感图像和舰船扩增样例库进行图像合成处理,得到扩增后的图像;对扩增后的图像进行质量评估,筛选替换原始图像。本发明,实现了舰船少数类的自动扩增,解决因训练集类间不平衡导致训练出来模型偏向于多数类,而对少数类识别精度下降(56)对比文件Nan Mo et al.Improved Faster RCNNBased on Feature Amplification andOversampling Data Augmentation forOriented Vehicle Detection in AerialImages.remote sensing.2020,第1-7页.Yuzhu Ji et al.LGCNet: A local-to-global context-aware feature augmentationnetwork for salient objectdetection.ELSEVIER: InformationSciences.2022,第439-440页.
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公开(公告)号:CN116416136A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310408459.4
申请日:2023-04-17
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/00 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、设备及存储介质,获取原始可见光遥感图像数据集及其标注文件;确定需要进行扩增的舰船类别;引入语义评估模块,得到能够扩增的合理区域;依据原始可见光遥感图像数据集的标注文件,提取原始各类舰船切片样本;对原始各类舰船切片样本进行超分辨率重建,构建舰船扩增样例库;将原始可见光遥感图像和舰船扩增样例库进行图像合成处理,得到扩增后的图像;对扩增后的图像进行质量评估,筛选替换原始图像。本发明,实现了舰船少数类的自动扩增,解决因训练集类间不平衡导致训练出来模型偏向于多数类,而对少数类识别精度下降的问题。
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