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公开(公告)号：CN116385600B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310376114.5
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T11/60 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F16/9532 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标特性的分布式表征方法、装置及电子设备，所述方法包括：利用非结构化文本的先验信息对目标特性进行表达；结合结构化遥感图像知识对非结构化文本表达进行筛选；训练遥感图像语义环境模型，分布式表征遥感图像中的目标特性。通过实施本发明的上述方案，可以实现结合非结构化文本知识与结构化图像知识的目标特征表达。
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公开(公告)号：CN115115939B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210899281.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于特征注意力机制的遥感图像目标细粒度识别方法，包括：对原始遥感图像的目标数据和目标特征数据进行标注；对所述原始遥感图像、所述标注的目标数据和目标特征数据进行处理和增强，获得三组数据集；构建目标‑特征注意力模型；将处理和增强后的三组数据集输入所述目标‑特征注意力模型进行训练，利用训练好的目标‑特征注意力模型完成所述原始遥感图像中的目标细粒度的型号级识别。本发明可以实现遥感影像飞机等目标的高精度精细化型号级识别。
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公开(公告)号：CN114509754B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210313699.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载多通道GNSS‑S雷达海量数据在轨处理系统及方法，系统包括：多通道阵列天线(10)，用于接收海面的多路导航卫星信号的散射信号(GNSS‑S信号)；数字接收模块(20)，用于对多路GNSS‑S信号进行处理，获得多路数字域GNSS‑S信号；FPGA模块(30)，用于对多路数字域GNSS‑S信号进行处理，获得舰船SAR图像切片与位置，进行星地传输。本发明具备大幅宽探测、实时性高、系统结构简单、热量分布均匀、在轨计算稳定性高等优势。
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公开(公告)号：CN115272857A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210900863.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的多源遥感图像目标识别方法，包括：获取多源遥感图像及其对应的目标类别标签，并进行预处理；提取预处理后的多源遥感图像中的目标特征，对所述目标特征进行过滤，得到多源目标的关键特征；构建特征融合编码器并对所述关键特征进行融合，获得隐层特征数据；构建特征解码器并重构所述隐层特征数据；利用重构的隐层特征数据和所述关键特征对所述特征融合编码器和所述特征解码器进行优化；利用分类网络对所述隐层特征数据进行分类识别。本发明不仅实现多源遥感图像中的目标识别，还可提高识别的精度。
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公开(公告)号：CN115100532A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210921934.3
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/04 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种小样本遥感图像目标检测方法和系统，所述小样本遥感图像目标检测方法包括：利用基础训练网络训练基类数据，其中，所述基础训练网络包括针对遥感图像建立的知识图谱；利用微调训练网络训练小样本数据，所述小样本数据包括经所述基础训练网络训练后的基类数据和新类数据。本发明的基础训练网络上训练完成的基类数据与新类数据一起构成微调训练网络的样本数据集，使得基础训练阶段训练好的网络可以通过微调训练很好地泛化到当前遥感图像小样本目标检测任务中，且知识图谱的知识输入可以为网络提供先验知识，可以在样本数量少、样本获取难度大的情况下，高效地训练出具备良好性能的目标检测网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115019181A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210900309.0
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: 本发明涉及一种遥感图像旋转目标检测方法、电子设备及存储介质，在训练中，对给定的目标位置标签，先利用椭圆分布采样方式，获取丰富的样本点；利用自适应前景采样策略，从高层特征图到低层特征图依次获取高质量的前景样本点，与网络预测的前景目标一起输入到损失函数，从而学到更准确的目标特征表示方法，基于标签中目标真值坐标，通过调整椭圆长边与短边的长度，自适应地在特征图上进行采样，避免了小尺寸目标在特征金字塔中难以获取采样点和大尺寸获取过多冗余采样点的问题，通过自适应的方法提升了采样精度和泛化性，对高分辨率遥感图像旋转框目标检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119741467A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411637460.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/25 , G01S13/90 , G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种基于光学和SAR遥感数据的飞机目标检测识别方法与装置，所述方法包括以下步骤：S1、选用标注完整的SAR图像形成数据集A用来训练第一目标检测模型；S2、选用与数据集A处于同区域同时刻的光学图像形成数据集B用来训练第二目标检测模型；S3、获取同区域同时刻的SAR、光学图像，并分别输入第一、第二目标检测模型检测，并根据检测目标的姿态角分别对第一、第二目标检测模型的检测结果进行旋转变换，获得第一、第二检测结果；S4、通过基于注意力的决策融合检测算法对上述第一、第二检测结果进行决策融合。本发明采用深度学习图像处理方法，通过光学、SAR多传感器数据融合检测技术，有效提高了目标识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116485652A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310465820.7
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/40 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像车辆目标检测的超分辨率重建方法，包括：构建不同场景下丰富的高分辨率遥感影像数据集，对所述高分辨率遥感影像数据集进行预处理；根据所述高分辨率遥感影像数据集得到对应的低分辨率遥感影像数据集，构建目标超分重建数据集；提取所述低分辨率遥感影像数据集中低分辨率遥感影像的边缘特征；构建超分辨率重建模型，利用所述目标超分重建数据集和所述边缘特征训练优化所述超分辨率重建模型；利用所述超分辨率重建模型对目标进行高分辨率恢复和重建。通过实施本发明的上述方案，有效解决车辆目标因呈现出弱小特性而导致其检测率较低的问题，有效改善目标重建质量并降低重建的计算开销。
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公开(公告)号：CN115272857B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210900863.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的多源遥感图像目标识别方法，包括：获取多源遥感图像及其对应的目标类别标签，并进行预处理；提取预处理后的多源遥感图像中的目标特征，对所述目标特征进行过滤，得到多源目标的关键特征；构建特征融合编码器并对所述关键特征进行融合，获得隐层特征数据；构建特征解码器并重构所述隐层特征数据；利用重构的隐层特征数据和所述关键特征对所述特征融合编码器和所述特征解码器进行优化；利用分类网络对所述隐层特征数据进行分类识别。本发明不仅实现多源遥感图像中的目标识别，还可提高识别的精度。
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公开(公告)号：CN114998749B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210900855.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种用于目标检测的SAR数据扩增方法，包括：获取原始SAR图像数据集及其标注信息；对所述原始SAR图像数据集进行目标检测，结合所述标注信息，构建负样本集；利用所述标注信息获得所述原始SAR图像数据集中的目标样本，构建方位角目标样本集；构建基于自注意力机制的生成对抗网络，利用所述负样本集和所述方位角目标样本集对所述生成对抗网络进行迭代训练；评估所述生成对抗网络生成的样本质量，获得高质量的生成样本；在所述原始SAR图像数据集中插入所述高质量的生成样本，以及对应的标注信息。本发明实现SAR数据的自动扩增，提升SAR图像目标识别任务训练集中目标样本的多样性和均衡性。
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