-
公开(公告)号：CN116894923A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310886947.6
申请日：2023-07-19
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率遥感影像映射转换密集匹配与三维重建方法，包括步骤：接收第一遥感影像；对所述第一遥感影像进行正射纠正，获得第二遥感影像；对第二遥感影像进行重采样，获得第三遥感影像；对第三遥感影像进行自适应扩展分块，并对分块后的影像进行密集匹配生成对应的视差图；基于视差图和分块信息，将每对同名像点恢复到其在正射纠正影像上的坐标，再对同名点对进行逆正射纠正，将点对坐标恢复到第一高分辨率遥感影像上，获得对应的三维点坐标形成的三维点云；对三维点云进行栅格化采样生成高分辨率DSM。
-
公开(公告)号：CN115331049A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210914538.8
申请日：2022-08-01
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于灾后无人机遥感影像的建筑物损毁分类方法，获取灾后的无人机遥感影像，并进行预处理；建立建筑物破坏分类网络模型并进行训练；该网络模型包括特征编码模块和分类模块，特征编码模块包括依次连接的带有注意力机制的多个卷积块，用于对无人机遥感影像进行特征编码，获取特征编码图，分类模块包括全局特征提取模块、上下文特征提取模块和分类器，全局特征提取模块用于对特征编码图进行全局特征提取，上下文特征提取模块用于对特征编码图进行上下文特征提取，分类器用于对融合了全局特征、上下文特征的图像特征进行分类；用训练好的建筑物破坏分类网络模型对获取灾后的无人机遥感影像进行损毁分类识别。
-
公开(公告)号：CN114937213A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210194973.8
申请日：2022-03-01
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明属于目标检测的技术领域，公开了一种基于地球同步卫星数据的火点检测和识别方法，其特征在于：先计算每个波段的遥感影像中各个像素点对应的环境信息，再将所有波段的遥感影像中的每个像素点的图像信息与对应的环境信息拼接在一起，作为像素点的输入特征，逐个像素点输入神经网络模型进行火点检测，并将检测结果显示出来。本发明的火点检测方法使用环境背景值和环境稳定值作为环境信息，并使用卷积神经网络对数据进行学习，通过多尺度的卷积和残差结构，能够从多个尺度综合分析各个特征之间的关系，以此提取出更加本质的特征，同时残差结构保证了原始特征不会被丢失，使得模型能够适用于各种环境，提高火点检测的速度与预测的准确率。
-
公开(公告)号：CN119935159A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510249957.8
申请日：2025-03-04
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明属于路径规划的技术领域，公开了一种融合地形、光照、丰度特征的月球长距离路径规划方法，首先由DEM影像、平均光照率影像以及岩石丰度影像，利用安全性评价规则综合分析得到一张安全性地图，然后将安全性地图构建成瓦片金字塔，按层划分成瓦片存储在HDFS中，再利用Spark分布式计算引擎，由上至下的每层瓦片进行分布式计算得到全局规划路径，最后结合DOM影像，对全局规划路径实施精细地周期规划。
-
公开(公告)号：CN119130838B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411014121.1
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T5/70 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于物理噪声模型的月球永久阴影区去噪方法，构建去噪双网络模型，其包括噪声识别网络模型、初步去噪模块和最终去噪双网络模型，噪声识别网络模型以待去噪阴影区图像作为输入，用于识别出混合噪声包括暗噪声、压缩噪声和读取噪声；初步去噪模块用于从待去噪阴影区图像中去除混合噪声，再对去除后图像的DN值进行矫正，获得剩余阴影区图像，完成初步去噪；最终去噪双网络模型以剩余阴影区图像作为输入，用于识别出干净图像，完成最终去噪；对噪声识别模型和最终去噪模型进行训练；利用训练好的去噪双网络模型对待去噪阴影区图像进行去噪处理，获得最终去噪后的阴影区图像。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118897304A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411097163.6
申请日：2024-08-12
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G01S19/37 , G01F23/284
Abstract: 本发明公开了一种星载GNSS反射信号多模态数据融合的海面高度反演方法，包括：获取时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据；将所述时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据输入至预先训练好的海面高度反演模型，获得预测结果；其中，所述海面高度反演模型是多模态融合的卷积神经网络模型，基于用于训练的时延多普勒图、环境数据以及物理测高数据训练得到。本发明提供的方法能够克服单模态数据的局限性，显著提升反演结果的可靠性和准确性。
-
公开(公告)号：CN118570745A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410632406.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T5/30 , G06T7/13
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘增强的跨尺度CNN舰船识别方法，属于计算机视觉技术领域。包括：建立舰船目标识别数据集与构建舰船识别模型，所建模型包含对影像进行预处理与识别网络两部分，其中识别网络以YOLOX网络为基础，在其主干网络中每个CSPLayer后增加注意力机制模块，在颈部金字塔网络中每个Concat+Csplayer结构之间增加跨尺度特征增强模块；使用舰船目标识别数据集完成对舰船识别模型的训练。本发明通过超分辨率重建与轮廓信息增强结合的预处理模块，提高了中低分辨率影像的舰船特征信息；通过在识别网络中添加注意力机制与跨尺度特征增强模块，提取高质量样本特征，并从多尺度获取目标特征来增强跨尺度信息，提高目标识别率。
-
公开(公告)号：CN114092794B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111388962.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于海冰检测技术领域，公开了一种海冰图像分类方法、系统、介质、设备及处理终端，所述海冰图像分类方法包括：对原始图像进行预处理以去除原始图像中的冗余信息和噪声；根据加拿大冰况图在处理过后的图像中提取标签样本；利用卷积神经网络分别提取多源图像的特征信息；将提取到的特征信息进行拼接融合；将融合特征输入SE模块中进行特征级的权重标定；将融合特征输入全连接层进行深度融合并得到分类结果；通过总体分类精度和Kappa系数评估分类结果。本发明通过特征融合实现SAR数据和MSI数据特性的互补，充分挖掘和深度融合异源数据的多层次特征，通过引入SE模块增强模型对特征的识别能力，有效提高模型的特征表达能力。
-
公开(公告)号：CN117828369A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410004351.3
申请日：2024-01-03
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS反射信号的海面叶绿素浓度反演模型构建方法，其包括：S1：获取ECMWF风速数据、CYGNSS数据、GOCI叶绿素浓度数据；S2：对ECMWF风速数据以及CYGNSS数据进行插值匹配，随后将匹配结果与GOCI叶绿素浓度数据进行匹配，得到最终匹配结果；S3：对最终匹配结果进行数据预处理，得到数据样本；S4：利用数据样本对随机森林模型进行训练，得到GNSS‑R叶绿素浓度反演模型。使用GNSS‑R数据，匹配环境风速数据作为特征值进行机器学习，建立GNSS‑R叶绿素浓度反演模型，能够全天时全天候实现中尺度海面叶绿素浓度反演。
-
公开(公告)号：CN115359276A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210997195.6
申请日：2022-08-19
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘增强与分布均衡化的遥感立体影像特征匹配方法，构建基准影像和待配准影像对应的多尺度空间图像，并利用无偏差比UDR边缘检测器对各个尺度空间图像进行边缘滤波，从而获取最终的多尺度空间图像；搜索最终的多尺度空间图像中的极值点，获取的极值点即为候选特征点，再采用非极大值抑制算法对候选特征点进行均匀化处理，完成特征点提取；以特征点为圆心，从不同尺度图像上选用四个大小不同的同心圆区域构建多尺度特征描述子，计算多尺度特征描述子向量，然后采用最近邻距离比算法获取初始特征匹配点对，再利用随机抽样一致算法删除初始特征匹配点对中的异常点删除，完成基准影像和待配准影像的特征点配准。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
51
records
(took 0.057 seconds)
