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公开(公告)号:CN118842510A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202411279994.5
申请日:2024-09-12
Applicant: 之江实验室
IPC: H04B7/185 , G06V10/96 , G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/94 , G01N21/17 , H04B10/112 , H04B10/118
Abstract: 本说明书公开了一种遥感目标动态检测方法、装置、存储介质及电子设备。在采用本方法利用卫星进行遥感目标的动态检测时,可通过若干同轨卫星依次在同一位置采集同一目标区域的遥感图像,每个卫星自身识别遥感图像得到目标对象的对象状态后,将所有卫星的数据传输给下一卫星,直到最后一颗卫星总结所有遥感图像与对象状态,得到动态分析结果。通过本方法,卫星无需将大量的图像数据传输回地面站,极大程度减少了卫星与地面站之间需要传输的数据量;同时,各卫星自行对自身采集的遥感图像进行目标识别,不但省去了地面站对图像数据进行分析的时间,还能够在后续卫星运行时完成目标识别并将数据传输至下一卫星,大幅提高了目标检测的整体效率。
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公开(公告)号:CN118409869B
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410872322.9
申请日:2024-07-01
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/50 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N5/04
Abstract: 本申请涉及一种星云运算资源分配方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括:获取目标运算任务和实时资源状态;将目标运算任务和实时资源状态输入资源分配模型,经资源分配模型输出星云资源分配策略,其中,资源分配模型包括资源预估模块和资源优化模块,资源预估模块用于确定目标运算任务的预占用资源;资源优化模块用于根据实时资源状态以及预占用资源确定星云资源分配策略。本申请将目标运算任务和实时资源状态输入资源分配模型,通过资源预估模块确定预占用资源,以及在充分考虑动态资源环境的情况下,通过资源优化模块根据实时资源状态和预占用资源输出星云资源分配策略,能够有效提高运算资源利用率。
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公开(公告)号:CN118426914B
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410899175.4
申请日:2024-07-05
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于KubeEdge的卫星集群自治方法及星地协同计算系统,该方法包括:根据不同卫星组网规则将天基系统的星载算力单元划分为多个目标联盟节点,以构建多元化的卫星自治联盟;在卫星自治联盟内部实施包括分布式数据库系统和分布式存储系统的数据共享机制;在每个星载算力单元上部署用于实时监测全部星载应用状态的应用管理组件,当监测到星载应用发生异常时,应用管理组件从分布式数据库系统中检索出该异常星载应用的元数据信息,根据异常星载应用的元数据信息采取对应的服务自治策略,即本地重启或迁移重启异常星载应用。本发明能够保证星载应用的不中断性和连续性,提高星载算力单元的自治能力及业务稳定运行。
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公开(公告)号:CN118646472A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202411110336.3
申请日:2024-08-14
Applicant: 之江实验室
IPC: H04B7/185 , H04L12/46 , H04L69/324 , H04L69/08
Abstract: 本发明公开了一种星地非对称传输链路下的网络报文透明转发方法,包括:地面网络应用通过虚拟网络设备发送链路层网络报文,实现数据从地面网络应用至地面站的转发,完成地面网络应用至地面站的数据转发逻辑;地面站服务器基于星地链路建立地面站和卫星平台之间的数据帧转发模块;通过数据帧转发模块接收来自地面网络应用的数据,并通过星地链路转发至卫星平台;同时接收来自卫星平台的星地数据帧,并转发数据至地面网络应用;卫星平台基于ZYNQ设备实现星地数据帧和链路层网络报文之间的转换,进而实现链路层网络报文到星上网络应用的透明转发。本发明为星地数据传输提供一个更为通用的开发和传输平台,拓宽卫星应用场景。
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公开(公告)号:CN118555406A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202411007714.5
申请日:2024-07-25
Applicant: 之江实验室
IPC: H04N19/44 , H04N19/186 , H04N19/132 , H04N19/182 , H04N19/89 , H04N7/20
Abstract: 本说明书公开了一种星载遥感图像的压缩方法和解压缩方法,在本说明书提供的星载遥感图像的压缩方法中,获取由卫星的星载传感器采集的多个谱段图组成的遥感图像,根据图像压缩编码器的配置,确定图像压缩编码器中不进行下采样的编码通道,作为目标编码通道。将该全零图输入非目标编码通道,将各谱段图分别输入目标编码通道,以通过图像压缩编码器,对各谱段图进行压缩,确定遥感图像的压缩数据,将压缩数据下传至地面接收站。在本方法中,为适配图像压缩编码器的压缩原理,对进行下采样的编码通道输入全零图,从而使图像压缩传感器能够压缩星载传感器获取的遥感图像,解决了星载传感器与图像压缩传感器的兼容问题。
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公开(公告)号:CN117278100B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311227172.8
申请日:2023-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: H04B7/185
Abstract: 本说明书公开了一种基于天基信息系统的业务执行方法、装置及存储介质。该方法包括:天基信息系统中设置有若干卫星节点,每个卫星节点中均部署有预先训练的业务模型,针对天基信息系统中的每个卫星节点,该卫星节点获取采集到的图像数据;通过设置在该卫星节点中的现场可编程门阵列FPGA,对图像数据进行预处理,得到处理后数据;将处理后数据传输至设置在该卫星节点中的中央处理器CPU,以通过CPU,将处理后数据中的至少部分发送给设置在该卫星节点中的嵌入式神经网络处理器NPU;分别通过CPU和NPU,根据各自对应的处理后数据执行针对业务模型的计算任务,得到业务模型的输出结果;根据输出结果执行目标业务。
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公开(公告)号:CN117519733A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311534998.9
申请日:2023-11-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种项目部署方法、装置、存储介质及电子设备。所述项目部署方法包括:获取待部署项目程序,对待部署项目程序中包含的代码进行解析,确定待部署项目程序中包含的各基础依赖环境程序包,针对每个基础依赖环境程序包,根据预先构建的总体环境依赖图,确定出该基础依赖环境程序包所依赖的其他环境程序包,在总体环境依赖图中,不同项目程序下的不同的环境程序包对应不同的节点,针对每个节点,该节点与该节点对应的环境程序包所依赖的其他环境程序包对应的节点之间相连,根据每个基础依赖环境程序包以及每个基础依赖环境程序包所依赖的其他环境程序包,生成轻量化镜像,并将轻量化镜像部署到指定设备中。
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公开(公告)号:CN115905569B
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202211453303.X
申请日:2022-11-21
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/36 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 一种基于节点自适应的小样本知识图谱补全方法,包括:步骤1、为知识图谱中所有实体构建邻居序列;步骤2、将实体的邻居序列经过transformer后输入进自适应阶层分类器,从而得到该实体的自适应聚合阶层;步骤3、采用基于注意力图网络的聚合方式对实体的邻居进行聚合;步骤4、将聚合好后的头尾实体表征成关系向量,分支持集关系向量和查询关系向量;步骤5、对同一task下的支持集向量和查询向量进行相似度计算;步骤6、根据相似度计算损失函数值;步骤7、进行网络训练,直到到达设定的迭代次数;步骤8、完成训练并得到推理模型。本发明通过图网络阶层表示和阶层分类的方法实现了对高频实体和稀疏实体的良好表征,从而提升补全方法的准确性。
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公开(公告)号:CN116992945A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202311257346.5
申请日:2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06N3/082 , G06N3/063 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于贪心策略反向通道剪枝的图像处理方法及装置,该方法包括:获取图像数据集和待剪枝图像处理网络,对待剪枝图像处理网络进行预训练,得到预训练模型,其中预训练过程中所使用的图像集与图像数据集分布相似或相同;将预训练模型划分为特征提取量化模块和输出模块,其中特征提取量化模块作为剪枝对象;根据基于贪心策略的通道选择方法对特征提取量化模块进行反向的逐层通道剪枝,并在每层剪枝完成后进行预定轮次的微调;对进行反向的逐层通道剪枝后的预训练模型在图像数据集上进行一定轮次的微调,得到微调后的图像处理模型;将微调后的图像处理模型部署于终端,以通过微调后的图像处理模型进行图像处理。
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公开(公告)号:CN116148855B
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310349555.6
申请日:2023-04-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种时序InSAR大气相位去除和形变解算的方法及系统,该方法首先获取监测区的时间序列SAR图像及DEM数据,并进行预处理、差分干涉、滤波及相位解缠;其次构建含有大气相位的差分干涉图的样本库;再基于条件生成对抗神经网络CGAN对样本库进行增广并构建完整版样本库;然后基于TransUNet网络构建大气相位去除TransUNet网络模型,并进行训练和测试,以去除差分干涉图中的大气相位;最后基于去除大气相位后的差分干涉图进行时序InSAR的形变解算,以获取监测区的地表形变信息。本发明能够突破现有InSAR技术中无法完全消除大气相位误差的技术瓶颈,同时提高了时序InSAR形变解算的精度。
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