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公开(公告)号：CN113780152B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111043241.0
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于目标感知的遥感图像船只小目标检测方法，基于多任务学习、YOLOv5、特征金字塔、多头注意力、超分辨重建等方法，具体步骤如下：一、读入图像数据并进行预处理；二、构造基于目标感知的多任务深度神经网络；三、训练卷积神经网络，得到静态模型参数；四、利用去除目标感知分支后的训练好的模型进行遥感图像目标检测。本发明通过设计一种新型的基于目标感知的多任务深度学习网络，能够对低分辨率宽幅遥感图像下的船只小目标有更加优秀的检测性能，并保证实时的检测速度。输入为遥感图像，输出为船只小目标的位置信息，自动化程度高，能够大幅度提高效率、准确度并降低成本。
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公开(公告)号：CN117675679A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311583567.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 航天恒星科技有限公司 , 北京卫星信息工程研究所 , 北京理工大学
IPC: H04L45/121 , H04B7/185 , H04L41/122 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L67/61
Abstract: 本发明涉及一种基于分域优化的卫星时间敏感路由调度方法，通过将卫星网络建模为虚拟节点的网络拓扑，根据卫星的实时位置动态分配卫星对应的虚拟节点，根据获取的节点业务信息对业务进行分类，生成业务的具有最小时延代价的最短路径，再根据业务的调度优先级，对高调度优先级时敏业务按最短路径转发，对中、低调度优先级时敏业务进行路径优化，对非时敏业务生成调度路径优化全局网络负载均衡性能后，再对业务进行转发调度，可实现在卫星网络动态拓扑下对于时敏业务的确定性时延保障，降低了链路切换带来的时延抖动，同时提高了网络资源利用率。
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公开(公告)号：CN116563680B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310493846.2
申请日：2023-05-05
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备，通过特征提取主干网络提取输入遥感图像特征，得到不同层级位置的特征图；构建特征融合网络并对不同层级位置的特征图进行融合，获得遥感图像目标的多特征图；构建多个高斯混合模型拟合多特征图，获得高斯混合模型的参数；对多个高斯混合模型进行加权平均融合，利用融合后的高斯混合模型生成数据并与原始特征图拼接；利用融合特征图输入检测模型的检测头，进行遥感图像检测，计算分类、位置预测损失；重复执行上述步骤，训练检测模型；利用检测模型进行检测。本发明，提升了模型分类和定位出遥感图像中的感兴趣目标的能力，提高遥感图像目标定位准确性，提高模型检测能力。
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公开(公告)号：CN116645448B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310457856.0
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T11/40 , G06V10/74 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种光学遥感影像的定量云自动添加方法及装置，所述方法包括：对真实无云光学遥感影像和真实有云光学遥感影像进行预处理；构建基于循环生成对抗网络的深度神经迁移网络；利用预处理后的真实无云光学遥感影像和真实有云光学遥感影像对所述基于循环生成对抗网络的深度神经迁移网络进行训练学习，实现云量的定量添加。通过实施本发明的上述方案，可以实现自动生成包含不同比例云的高质量典型目标的光学遥感影像训练样本。
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公开(公告)号：CN116450613B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310418313.8
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06F16/21 , G06F16/25 , G06F16/29 , G06F16/955
Abstract: 本发明涉及一种面向资源的地理样本数据服务方法、设备及存储介质，建立地理人工智能样本数据服务元数据描述的概念模型和逻辑模型；建立地理人工智能样本数据服务资源体系；构建面向资源的地理人工智能样本数据服务接口及接口与地理人工智能样本数据服务资源的映射关系；定义表述性状态转换风格的地理人工智能样本数据服务资源的统一资源描述标识符，并与样本数据服务接口绑定；发布地理人工智能样本数据服务的网络访问接口。本发明，增强了空间数据基础设施的智能化服务能力，从而支持建设人工智能就绪的空间数据基础设施，满足了多源异构的地理人工智能样本数据的共享服务
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116503733A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310460255.5
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06T7/73
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标检测方法、设备及存储介质，遥感图像目标检测方法包括以下步骤：获取遥感图像及其对应的目标类别标签；获取遥感图像中目标的关键特征；构建基于多尺度直方图对比的改进视觉显著模型，对遥感图像中的目标进行粗略检测；提取粗检测后的目标特征算子，构建目标特征显著图，进行遥感图像中目标的高精度检测；利用目标在遥感图像中的分布规律，完成目标的识别和定位。本发明，能够适用于背景环境复杂的遥感图形，有利于降低虚警，减小其他类型虚假目标对目标定位的影响，不仅可以实现遥感图像中目标的检测，还可以通过目标特征及目标的排布方式进行目标的识别，提升检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116486265A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310468626.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/422 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于目标分割与图分类的飞机细粒度识别方法，包括：构建并训练基于Mask R‑CNN的目标定位与分割模型，对遥感图像中的飞机目标进行检测与分割；对分割出的飞机目标掩膜通过轮廓提取和多边形拟合提取轮廓多边形，将轮廓多边形的线段作为节点，将线段的几何特征和线段对应部件的卷积特征作为节点属性，并根据线段间的空间关系构建图结构数据；构建融合几何特征和卷积特征的图卷积神经网络模型；利用所述图结构数据训练所述图卷积神经网络模型，对描述飞机形状特征和部件特征的图结构进行整图分类，实现飞机目标的细粒度识别。通过实施本发明的上述方案，通过综合利用飞机目标的形状特征和部件特征提高飞机细粒度识别的精度。
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公开(公告)号：CN116486085A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310474551.0
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像的场景描述方法，包括：S100，根据遥感图像构建遥感知识词库；S200，根据Mask2Former网络对所述遥感图像进行全景分割，得到全景分割结果并生成语义分割结果；S300，引入语义扩充模块，根据所述全景分割结果和所述语义分割结果对所述遥感图像进行语义扩充；S400，以ResNet特征提取网络为基础，引入基于通道的注意力模块，提取所述遥感图像中不同通道的语义特征信息；S500，以LSTM场景描述网络为基础，引入知识融合模块，生成关于所述遥感图像的场景描述语句。本发明能更加准确地描述高分遥感图像所携带的丰富语义及空间信息，可应用于遥感图像智能解译、遥感图像大数据管理等领域，具有广阔的前景。
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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：CN115825938B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211396665.X
申请日：2022-11-09
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载天波雷达系统与上电离层探测方法，所述系统包括：天基天波雷达系统和地面数据反演系统，所述天基天波雷达系统包括：星载杆状偶极子天线(10)，用于采用正侧视探测方式对电离层进行探测，并接收雷达回波信号；雷达信号收发控制模块(20)，用于对所述星载杆状偶极子天线(10)连续发射雷达信号、接收雷达回波信号以及各自的时序进行控制；以及雷达数据处理模块(30)，用于在轨处理所述雷达回波信号，得到BP图像数据；所述地面数据反演系统包括：电离层参数反演模块(40)，用于对所述BP图像数据进行反演，重建电离层的位置和等离子体密度分布。本发明可实现大范围、高精度的上电离层散射位置及等离子体密度分布的特征探测。
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