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公开(公告)号：CN114169442A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111495585.5
申请日：2021-12-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 西北工业大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/46
Abstract: 本发明提供了一种基于双原型网络的遥感图像小样本场景分类算法。首先，该发明利用支持标签的监督信息对支持特征生成的原型进行原型自校准，获得更准确的原型。然后，以校准后的较精准原型作为基础，将查询样本的预测结果通过变换作为查询原型，利用查询原型来反向预测支持样本。这个过程中，支持样本和查询样本之间的信息交互是对原型的进一步校准，称之为原型互校准。该发明优化了三个损失，其中自校准损失和互校准损失有助于模型学习更具有代表性的原型，做出更准确的预测。由于网络不需要学习额外的参数，该发明的模型非常轻量且易于使用。在三个公开遥感数据集上的实验表明，该方法与其他先进的小样本图像分类方法相比具有较好的分类性能。
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公开(公告)号：CN115375766B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202211075196.1
申请日：2022-09-04
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于无人机自主定位领域，涉及一种基于语义地图的无人机城市内自主定位方法，包括语义地图构建、无人机图像语义要素提取、语义要素匹配和拓扑关系限制下的无人机定位。语义地图构建过程中寻找在城市中普遍存在且能够高精度提取的要素；针对低空无人机，从无人机图像中识别标志牌、路标及其上的文字，针对中高空无人机，从无人机图像中识别语义地图中的面状语义要素；针对低空无人机，将识别到的文字与语义地图匹配，针对高空无人机，从语义地图中检索出提取的局部空间场景，匹配成功即检索到了无人机成像区域的地理位置；最后使用拓扑关系对多个无人机场景定位进行确认。本发明计算量小、准确率高，同时能够满足高中低空无人机的自主定位。
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公开(公告)号：CN114972982B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210425413.9
申请日：2022-04-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/24 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于改进过采样的遥感图像目标检测类别不均衡处理方法，首先统计遥感数据集中类别数量、各类目标数量；然后判断数据集是否存在类别不均衡问题，若不存在，则结束，若存在，则转到下一步；其次，对目标量少的类别图像进行扩充；最后，得到目标扩充后的数据集。本发明能够克服当前过采样技术易导致模型过拟合的缺陷，从而解决遥感图像目标检测类别不均衡问题。
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公开(公告)号：CN114782800B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210175356.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于关键点回归的卫星影像舰船部件检测方法，属于卫星影像识别领域，首先构建训练数据集，对遥感影像中的舰船位置、舰船类别及舰炮、垂直放射系统、舰桥、停机坪、舷号、起降跑道等部件类型及位置进行人工标注；其次采用最小化变异系数方法对训练数据进行数据扩增和均衡化处理；然后利用舰船目标及部件检测模型对卫星影像中任意旋转分布的舰船目标进行目标检测，同时根据检测结果对特征图及输入图像进行目标切片对齐操作；最后对目标及特征图切片进行关键点坐标及尺寸回归计算，得到舰船部件位置、边界、类别。相较于以往的舰船目标检测方法，本发明可以得到更细粒度的部件级检测结果，具备舰船精细识别能力。
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公开(公告)号：CN116883901A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310868051.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明涉及一种多无人机接力跟踪方法，属于光电目标跟踪技术领域。该方法包括：无人机巡飞各自工作区域，获取无人机视频；机载目标检测模型自动检测无人机视频中的感兴趣目标，得到目标的像素位置和类别；根据目标检测结果，地面监控中心选择某无人机视野中的跟踪目标，机载目标跟踪模型持续跟踪所选目标，提取目标的位置和特征向量，并共享给邻域无人机；根据目标位置判断目标是否已进入邻域无人机工作区域，若进入，根据跟踪目标的特征向量重识别邻域无人机检测到的目标，并进行接力跟踪。本发明通过对目标检测、目标跟踪与目标重识别的有机组合实现了多无人机接力跟踪，适用于安防、巡视等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115878737A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211314651.9
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种基于路网数据的交叉口提取及拓扑结构描述方法，属于图像处理技术领域。其包括步骤：采用OSM数据中的道路矢量作为基础路网数据，提取城市主干道路网；对存在断点的路网线进行拼接，形成完整路网；求各路网的交点，获得道路交叉口候选集；对交叉口候选集中多余的伪交叉点进行处理，获得交叉口点集；计算每条道路的方向；以点集中的交叉口点为对象，获取与其相交的道路线集合；根据道路方向和交叉点位置计算交叉口的拓扑结构描述。本发明充分利用路网数据空间关系求交叉口，并结合相交的道路方向特征构建拓扑结构，提高多源道路数据匹配的可靠性。
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公开(公告)号：CN114782800A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210175356.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于关键点回归的卫星影像舰船部件检测方法，属于卫星影像识别领域，首先构建训练数据集，对遥感影像中的舰船位置、舰船类别及舰炮、垂直放射系统、舰桥、停机坪、舷号、起降跑道等部件类型及位置进行人工标注；其次采用最小化变异系数方法对训练数据进行数据扩增和均衡化处理；然后利用舰船目标及部件检测模型对卫星影像中任意旋转分布的舰船目标进行目标检测，同时根据检测结果对特征图及输入图像进行目标切片对齐操作；最后对目标及特征图切片进行关键点坐标及尺寸回归计算，得到舰船部件位置、边界、类别。相较于以往的舰船目标检测方法，本发明可以得到更细粒度的部件级检测结果，具备舰船精细识别能力。
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公开(公告)号：CN111881839A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010748080.4
申请日：2020-07-30
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于度量学习的小样本遥感影像目标识别方法，属于遥感影像识别技术领域。它首先搜集遥感影像数据，制备用于小样本目标识别的遥感影像目标切片数据集；其次利用深度残差网络对多尺度遥感影像目标切片进行特征提取，获得测试目标的特征向量以及各类训练样本的特征向量集；然后基于k近邻算法在各类训练样本的特征向量集中找到与测试目标特征向量相似的前k个特征向量；最后基于度量学习方法，计算测试目标和各类训练样本之间的相似度，完成对测试目标的识别。本发明具有网络结构简洁、训练方法简单、平均目标识别准确率高等特点，适合用于小样本场景下遥感影像目标的识别应用。
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公开(公告)号：CN117037131A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310890844.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06V20/62 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06F18/22 , G06F18/2321 , G06F16/909 , G06F16/29 , G06F40/289 , G06F40/126 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的是一种街景序列图像的视觉定位方法，属于定位技术领域。该方法包括：通过无人平台搭载的数据采集设备获取城市街景序列图像；采用基于深度学习的光学字符检测识别技术提取街景图像中的商铺名称、道路名称等字符信息；将街景序列图像中检测识别出的字符与该城市的POI数据进行匹配，得到候选地理坐标集合；采用改进的密度聚类方法剔除候选地理坐标集合中的奇异点，实现对街景序列图像的场景定位，缩小POI数据检索范围；将待定位图像中提取的字符与新的POI数据进行匹配，得到该图像的地理坐标。本发明通过提取街景图像商铺的名称，与该城市的POI数据进行匹配，实现了大范围内街景图像的准确定位，对拒止环境下的无人机平台定位具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116595209A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310443121.2
申请日：2023-04-24
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F16/583 , G06F16/587 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06V20/17 , G06V20/62
Abstract: 本发明公开了一种基于序列无人机图像的快速场景位置更新方法，属于无人机定位导航领域。以图像中店铺标牌的文字与电子地图中的POI名称匹配并进行场景定位，并以无人机飞行距离限制POI的匹配范围，提高了匹配精度和效率；在无人机长航时GNSS拒止情况下可以实现快速场景更新，从而避免惯性导航系统的定位误差累积。
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