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公开(公告)号：CN118172331A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410311229.0
申请日：2024-03-19
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种面向双时相遥感影像区域变化的实例级检测方法及装置，包括：获取训练样本数据集；其中，训练样本数据集包括前时相遥感影像切片、后时相遥感影像切片和实例级变化标签；通过实例级变化检测模型，基于前时相遥感影像切片、后时相遥感影像切片和实例级变化标签，确定变化区域预测结果；基于变化区域预测结果和实例级变化标签，对实例级变化检测模型进行多粒度监督惩罚，以训练实例级变化检测模型；其中，实例级变化检测模型用于对研究区域内包含的变化区域进行实例级检测。本发明可以有效正确检出不同规模的变化区域，同时兼顾区域轮廓的完整性，实现更高质量的实例级变化检测方法的性能提升。
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公开(公告)号：CN117268344A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311532812.6
申请日：2023-11-17
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电塔线路树高危险源预测方法、装置、设备及介质，包括：获取待检测区域的遥感影像数据和树高影像数据；基于遥感影像数据识别待检测区域包含的目标电塔检测框，以及，基于树高影像数据识别待检测区域对应的树高分布数据；根据目标电塔检测框，对待检测区域内的电塔线路进行推理，以确定待检测区域对应的电塔对列表；利用待检测区域对应的高程信息、树高分布数据和电塔对列表，对待检测区域内的电塔线路上是否存在树高危险源进行预测，得到待检测区域对应的危险树高位置。本发明可以显著提高对电塔线路中存在的树高危险源进行预测的自动化程度，从而达到降低巡检工作量、巡检成本、巡检难度以及提高巡检效率等目的。
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公开(公告)号：CN116503744B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310770597.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供了一种高度等级引导的单视角遥感影像建筑高度估计方法和装置，涉及建筑物高度估计技术领域，包括：获取高分辨率光学卫星遥感影像以及归一化数字表面模型，对其进行预处理得到样本数据集；将样本数据集中的光学影像输入到建筑高度估计模型，并将预测值分别与高度等级类别及高度值计算损失，迭代优化模型参数，得到训练好的目标建筑高度估计模型；将待预测的高分辨率光学影像输入至目标建筑高度估计模型，得到高度等级类别预测值和建筑高度预测值，对高度等级类别预测值满足第一阈值的区域以及建筑高度预测值小于第二阈值的区域进行抑制，得到最终的高度预测结果。本申请能够提升单视角遥感影像建筑物高度估计的鲁棒性和精度。
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公开(公告)号：CN115601658A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211286636.8
申请日：2022-10-20
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司(CN)
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种高分遥感影像居民地细粒度分类方法和装置，涉及遥感影像处理的技术领域，包括：获取样本高分遥感影像，并对样本高分遥感影像中的居民地要素进行多类别标注，得到目标样本高分遥感影像；按照预设尺寸对目标样本高分遥感影像进行分割，得到样本数据集，并按照预设比例将样本数据集划分为训练集和验证集；利用训练集和验证集对多任务学习模型进行训练，得到目标多任务学习模型；在获取到待分类高分遥感影像之后，利用目标多任务学习模型，对待分类高分遥感影像进行居民地要素细粒度分类，得到待分类高分遥感影像的居民地要素细分类结果，解决了现有技术难以对居民地要素进行细分类的技术问题。
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公开(公告)号：CN115471429A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211341493.6
申请日：2022-10-31
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于全局颜色迁移的遥感影像去雾方法和装置，涉及影像增强的技术领域，包括：获取样本遥感影像集，并利用预设加雾算法，对样本遥感影像集进行加雾处理，得到目标遥感影像集；利用目标遥感影像集和样本遥感影像集，对初始去雾网络模型进行训练，得到目标去雾网络模型，其中，初始去雾网络模型为基于生成对抗网络、ConvNext和注意力机制构建的网络模型；在获取到待去雾影像之后，利用目标去雾网络模型对待去雾影像进行去雾处理，得到初始去雾影像；将待去雾影像和初始去雾影像转换至Lab颜色空间进行颜色迁移，得到目标去雾影像，解决了现有的遥感影像去雾方法效率较低且完成去雾的遥感影像存在色差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114612797A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210229388.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感影像的道路连通性增强方法和装置，涉及图像处理的技术领域，包括：获取待处理区域的遥感图像，并对遥感图像进行切分，得到多个子遥感图像；基于形态学处理算法，提取出多个子遥感图像的骨架；将骨架拆分为多个线段，并确定出线段的属性数据，其中，属性数据包括：线段的方向，线段内包含的点的坐标，线段的端点的坐标；基于属性数据，对目标端点进行连接，得到多个目标图像，其中，目标端点为欧氏距离小于预设距离且角度差值处于预设范围内的两个端点；基于多个目标图像和多个子遥感图像，构建待处理区域的栅格影像，解决了现有的道路提取方法提取出的道路的连通性较差技术问题。
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公开(公告)号：CN118262169A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410441086.5
申请日：2024-04-12
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于语义变化标签的多分类变化检测方法、装置及设备，包括：获取前后时相完整遥感图像对，并确定前后时相语义变化标签；利用前后时相语义变化标签，对前后时相完整遥感图像对进行掩码处理，得到前后时相局部区域遥感图像对；通过语义变化模型，对前后时相完整遥感图像对执行变化检测任务得到变化区域预测概率图，以及对前后时相局部区域遥感图像对执行语义分割任务得到局部区域语义概率图；利用前后时相语义变化标签、变化区域预测概率图和局部区域语义概率图，对语义变化模型进行训练。本发明不需要依赖劳动密集型的整图语义标签，而且可以显著提高预测前后时相变化区域语义图的准确度。
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公开(公告)号：CN118193586A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410359214.1
申请日：2024-03-27
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/22
Abstract: 本发明提供了一种海量点云数据场景下最近邻点云的搜索方法和装置，该搜索方法中，设计了一种双层哈希表结构的点云空间索引，能够基于双层哈希表结构的点云空间索引快速确定各立方体网格中的所有点云，这样在搜索查询点云的最近邻点云时，能够快速的进行目标立方体网格内的搜索和邻域搜索，进而得到查询点云的最近邻点云，也就是在海量点云数据场景下，能够大大提高最近邻点云的搜索速度。
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公开(公告)号：CN117292210B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311585768.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06F16/532 , G06F16/55 , G06F16/56 , G06F16/583
Abstract: 本发明提供了一种分类图像矢量化的方法、装置、电子设备和存储介质，属于分类图像后处理的技术领域，该方法中，是将遥感栅格分类图像分为了多个遥感栅格分类子图像，进而基于并查集算法结合预设类型模板并行在各个遥感栅格分类子图像内进行查找和联合操作，然后将多个遥感栅格分类子图像的接边处的像素点进行联合操作，得到遥感栅格分类图像的连通域和各连通域内每个像素点的类型，提高了连通域的生成效率；然后，再根据连通域的边缘像素点和边缘像素点的类型实现连通域对应的目标矢量多边形的快速构建，实现了快速的遥感分类图像的矢量化。
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公开(公告)号：CN116503744A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310770597.7
申请日：2023-06-28
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本申请提供了一种高度等级引导的单视角遥感影像建筑高度估计方法和装置，涉及建筑物高度估计技术领域，包括：获取高分辨率光学卫星遥感影像以及归一化数字表面模型，对其进行预处理得到样本数据集；将样本数据集中的光学影像输入到建筑高度估计模型，并将预测值分别与高度等级类别及高度值计算损失，迭代优化模型参数，得到训练好的目标建筑高度估计模型；将待预测的高分辨率光学影像输入至目标建筑高度估计模型，得到高度等级类别预测值和建筑高度预测值，对高度等级类别预测值满足第一阈值的区域以及建筑高度预测值小于第二阈值的区域进行抑制，得到最终的高度预测结果。本申请能够提升单视角遥感影像建筑物高度估计的鲁棒性和精度。
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