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公开(公告)号:CN116503733B
公开(公告)日:2024-02-06
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,
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公开(公告)号:CN116434065B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202310423497.7
申请日:2023-04-19
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种全色几何校正遥感影像的水体分割方法,包括:获取包含陆地和水域的原始全色遥感影像并进行预处理;根据预处理后的全色遥感影像的亮度和梯度确定保留的像素点;根据分辨率对像素点处理后的全色遥感影像进行图像腐蚀;利用种子点区域增长算法进行水体区域增长;剔除非水体区域。通过实施本发明的上述方案,通过全色几何校正遥感影像的亮度值、梯度值和水体目标区域整体形状的处理,可以快速高效地从全色几何校正遥感影像中提取出水体区域,不依赖于高性能的计算资源。
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公开(公告)号:CN116434065A
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310423497.7
申请日:2023-04-19
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种全色几何校正遥感影像的水体分割方法,包括:获取包含陆地和水域的原始全色遥感影像并进行预处理;根据预处理后的全色遥感影像的亮度和梯度确定保留的像素点;根据分辨率对像素点处理后的全色遥感影像进行图像腐蚀;利用种子点区域增长算法进行水体区域增长;剔除非水体区域。通过实施本发明的上述方案,通过全色几何校正遥感影像的亮度值、梯度值和水体目标区域整体形状的处理,可以快速高效地从全色几何校正遥感影像中提取出水体区域,不依赖于高性能的计算资源。
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公开(公告)号:CN115019181B
公开(公告)日:2023-02-07
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:CN115018892A
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202210900865.8
申请日:2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像的自动配准方法及装置,该方法包括:对不完全重叠的待配准遥感影像对进行预处理,得到对应的多个影像块对,并对所述多个影像块对进行仿射变换;构建影像配准深度神经网络模型并进行训练;将仿射变换后的多个影像块对输入训练后的影像配准深度神经网络模型,输出配准后的匹配特征点对;重新投影所述配准后的匹配特征点对至对应的原始待配准遥感影像对中,获得所述待配准遥感影像对的最终匹配结果。本发明可以实现遥感影像精确、高效的自动配准。
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公开(公告)号:CN116524368B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202310403716.5
申请日:2023-04-14
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及遥感图像目标检测方法,包括获取至少一幅包含待测目标的卫星遥感图像,利用卷积神经网络提取卫星遥感图像的多尺度特征,根据嵌入掩膜引导特征金字塔网络学习前景目标区域的特征,并生成用于提取原始图像中疑似目标区域的旋转候选框,利用旋转RoIAlign对齐操作对疑似目标区域进行特征提取,将提取到的特征送入由Smooth‑L1回归损失和角边距分类损失组成的有向检测头进行分类识别与回归定位。本发明提升了目标检测方法对港口等复杂背景的抗干扰能力,减少了云雾、形似干扰物造成的虚警,提高了目标检测的识别精度,可应用于高分辨率遥感图像中的船只、飞机等目标识别。(56)对比文件Pengming Feng等.Embranchment CnnBased Local Climate Zone ClassificationUsing Sar And Multispectral RemoteSensing Data.IGARSS 2019 - 2019 IEEEInternational Geoscience and RemoteSensing Symposium.2019,全文.Jiankang Deng等.ArcFace: AdditiveAngular Margin Loss for Deep FaceRecognition.2019 IEEE/CVF Conference onComputer Vision and Pattern Recognition(CVPR).2020,全文.
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公开(公告)号:CN116403122B
公开(公告)日:2023-12-19
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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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: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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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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