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公开(公告)号：CN115755048B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202211406786.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及基于P波段雷达和广播式自动相关监控的目标检测系统，所述目标检测系统包括：广播式自动相关监控模块，用于探测空中目标，所述广播式自动相关监控模块的探测区域包括高相关区域及低相关区域；P波段雷达模块，用于探测空中目标，所述P波段雷达模块的探测区域至少包括所述低相关区域；GPS模块，用于为所述目标检测系统提供时间基准；以及信息融合模块，用于对所述P波段雷达模块的成像图像和所述广播式自动相关监控模块输出的位置信息进行时空匹配及数据融合。本发明具有空中目标检测概率高、空中目标定位精度高且反隐身的优势。
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公开(公告)号：CN115908908B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211425887.X
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力网络的遥感图像聚集型目标识别方法及装置，所述方法包括：构建并训练基于Oriented R‑CNN的目标候选区域检测定位模型；采用训练好的基于Oriented R‑CNN的目标候选区域检测定位模型检测遥感图像中目标的候选区域，并提取对应的特征，根据所述候选区域的位置关系构建图结构数据集；将所述候选区域的位置编码引入图注意力网络，构建图节点分类网络模型；利用所述图结构数据集训练所述图节点分类网络模型，对遥感图像中目标的候选区域的特征进行聚合和更新，实现目标的分类。本发明可以对遥感图像中尺寸小、外观模糊的聚集型目标进行准确识别并提高识别精度。
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公开(公告)号：CN116630820A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310530434.1
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种光学遥感数据星上并行处理方法与装置，所述装置包括：主控与预处理模块(100)，用于通过星务轮询方式获取光学遥感数据并进行预处理与切片处理；至少一个数据处理模块(200)，用于对所述预处理与切片处理后的光学遥感数据进行目标的并行检测识别或语义分割，再将结果回传至所述主控与预处理模块(100)；电源模块(300)，用于对所述主控与预处理模块(100)和所述数据处理模块(200)上电；背板(400)，用于连接所述主控与预处理模块(100)、所述数据处理模块(200)和所述电源模块(300)。通过实施本发明的上述方案，可用于光学遥感卫星数据的在轨并行处理，从而实现目标的在轨实时检测识别以及光学遥感数据的在轨实时语义分割。
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公开(公告)号：CN116563680A
公开(公告)日：2023-08-08
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目标检测网络的检测头，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：CN116403122A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310403526.3
申请日：2023-04-14
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/25
Abstract: 本发明涉及一种无锚框定向目标检测方法，包括：S100，获取至少一幅包含待检测目标的卫星遥感图像；S200，以Resnet101为主干网络，提取所述卫星遥感图像的降采样4、8、16、32倍的特征C2、C3、C4、C5；S300，根据C2、C3、C4、C5构建FPN网络；S400，将所述FPN网络中的上采样和横向连接，替换为特征选择与对齐，对C2、C3、C4、C5进行融合处理，得到多尺度特征P3、P4、P5、P6、P7；S500，采用旋转边界框进行目标检测；S600，对目标检测算法进行优化，驱动目标检测网络在训练过程中学习目标的遥感方向信息。本发明可提高遥感目标检测对空间尺度大小与方向任意的目标的检测能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116403007A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310390010.X
申请日：2023-04-12
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/74 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及一种基于目标向量的遥感影像变化检测方法，包括：使用向量对遥感序列影像进行样本标注；构建目标向量检测模型，将已标注的遥感序列影像输入所述目标向量检测模型进行训练；利用所述目标向量检测模型对同一区域不同时间的遥感影像中的所有目标进行检测，得到不同集合的目标向量；利用变化相似度算法计算不同集合中目标向量的相似度距离，获得目标的变化情况。通过实施本发明的上述方案，可以实现遥感影像中目标变化前后的高精度匹配和精细化的变化检测。
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公开(公告)号：CN115100532B
公开(公告)日：2023-04-07
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 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , 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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公开(公告)号：CN115908908A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211425887.X
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力网络的遥感图像聚集型目标识别方法及装置，所述方法包括：构建并训练基于Oriented R‑CNN的目标候选区域检测定位模型；采用训练好的基于Oriented R‑CNN的目标候选区域检测定位模型检测遥感图像中目标的候选区域，并提取对应的特征，根据所述候选区域的位置关系构建图结构数据集；将所述候选区域的位置编码引入图注意力网络，构建图节点分类网络模型；利用所述图结构数据集训练所述图节点分类网络模型，对遥感图像中目标的候选区域的特征进行聚合和更新，实现目标的分类。本发明可以对遥感图像中尺寸小、外观模糊的聚集型目标进行准确识别并提高识别精度。
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公开(公告)号：CN115792995A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211517073.9
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于星载GNSS‑S的目标探测系统及方法，包括：对天GNSS直达信号处理单元，用于接收导航卫星的直达信号，并输出自身平台参数信息以及根据直达信号输出相应的导航卫星信息，导航卫星信息包括电文比特信息；对海GNSS散射信号处理单元，用于接收直达信号经海面目标区域的散射信号，及确定目标区域的信息；直散信号同步转换单元，用于根据导航卫星信息及平台参数信息，确定直达信号和散射信号之间时间同步所需的时间同步信息、距离向压缩所需的参考信号以及方位相参累积所需的相位补偿因子并输出至对海GNSS散射信号处理单元；其中，对海GNSS散射信号处理单元根据直散信号同步转换单元的输出信息确定目标区域的信息。可有效提高目标回波信号信噪比。
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公开(公告)号：CN114660552B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202210204507.3
申请日：2022-03-03
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载GNSS‑S雷达舰船目标信号接收与直射干扰抑制方法，包括以下步骤：a、对天线进行优化；b、对直射干扰信号抑制进行优化；c、对GNSS‑S信号进行数字波束形成。本发明能够接收大范围海面舰船目标的弱散射信号，并抑制多颗导航卫星的直射干扰信号。
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