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公开(公告)号：CN114239303A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111581900.6
申请日：2021-12-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于二流法模型的水体漫衰减系数反演方法。该反演方法包括获得水体的吸收系数、后向散射系数和太阳天顶角；将获取的吸收系数、后向散射系数和太阳天顶角输入反演模型获得水体漫衰减系数，其中反演模型基于二流法模型获得；获得方法包括利用二流法模型获得漫衰减系数的表达式和恰在水面下辐照度反射率进而获得水体漫衰减系数反演模型的初始表达式；对初始表达式进行预处理获得多个待定参数；利用预设的模拟数据集对各待定参数进行参数化处理以获得各待定参数的最终表达式，基于各待定参数的最终表达式获得水体漫衰减系数反演模型的最终表达式，从而得到反演模型。根据本发明能够解决现有技术反演模型的精度有待提高的问题。
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公开(公告)号：CN114047494A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111188873.6
申请日：2021-10-12
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明属于光子计数激光雷达技术领域，具体涉及一种光子计数激光雷达数据地面高程反演方法。首先，获取光子计数雷达的原始光子数据，提取原始光子数据中的噪声光子，去除提取的噪声光子以得到信号光子；然后，采用布料模拟方法从信号光子中提取出地面光子；最后，反演地面高程。经过实验表明，本发明能够有效提取信号光子，进而获得不同土地覆盖和地形条件下的高精度地面高程曲线，反演地面高程的平均误差和均方根误差均较低，反演精度角度，为利用光子计数激光雷达数据估算地面高程提供了一种有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN113281716A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110282589.9
申请日：2021-03-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明提供了一种光子计数激光雷达数据去噪方法，属于激光雷达数据处理技术领域。本发明通过对原始光子数据进行四叉空间分割，将原始光子数据构成的空间转化为四叉树结构，然后计算原始光子数据中每个光子的隔离深度，并将隔离深度小于设定的深度阈值的光子标记为噪声光子并去除，从而从原始光子数据中获得信号光子，本发明方法能够从不同信噪比的原始数据中准确提取信号光子，使准确、高效去除光子计数激光雷达数据中的噪声成为可能。
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公开(公告)号：CN117849817A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410019723.X
申请日：2024-01-05
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种近岸水深光子的提取方法，属于近岸水深测量技术领域。确定目标区域内的原始光子数量以及光子分布情况，利用四叉树方法对目标区域进行空间划分，得到各层级子区域，在利用所述四叉树方法进行空间划分时，所采用的划分停止条件包括：当某层级的子区域内光子数量大于1时，若该层级子区域内所有光子均分布在第一区域内，或者当某层级子区域内光子数量小于等于1时，则停止该层级子区域的划分，计算每个隔离后的光子在所述四叉树中的隔离深度，将隔离深度大于深度阈值的光子标记为水深光子，以实现水深光子的提取，本方法能够准确的提取出水深光子。
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公开(公告)号：CN116704330A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310523166.0
申请日：2023-05-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于元学习的多模态遥感数据地物分类方法，属于遥感数据处理技术领域。本发明构建多模态融合关系网络能够仅利用少量样本实现多模态遥感影像的融合分类，通过跨模态重建从多模态数据中提取更多的内部互补信息；利用三步元学习过程对所构建的网络进行训练和学习，在源数据集上通过训练获得学习能力，在仅具有少量标记样本的目标数据集下微调就能够快速适应到不同的目标场景，具备良好的泛化性能。本发明通过元学习对每个类别更多的关注有效地缓解了复杂场景中其他方法中存在的混杂错分现象，更精细准确地划分了细节目标，并且很好地保留了地物的边界信息，提升了分类的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116664826A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310130974.0
申请日：2023-02-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于点云数据处理技术领域，具体涉及一种小样本点云语义分割方法。首先采用元学习训练策略对构建的语义分割网络模型进行训练；所述语义分割网络模型包括特征提取网络、多原型生成模型和关系学习网络；特征提取网络用于分别对支撑集和查询集进行语义特征提取得到支撑集特征和查询集特征，多原型生成模型用于对支撑集特征进行特征选择得到原型特征，关系学习网络用于学习原型特征和查询特征之间的相似性关系；然后将待分类点云数据输入至训练后的语义分割网络模型得到分类结果。本发明设计了一种小样本分类元学习方法，面对全新场景时仅需要少量标记样本就能够实现新类别的分类，相较于基于监督的深度学习方法能提高整体分类精度。
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公开(公告)号：CN116630792A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310374584.8
申请日：2023-04-10
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/75 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种高分辨率遥感影像道路提取方法，结合道路的形状规律，尺度差异构建了双任务驱动的深度卷积神经网络，其中主线任务为道路表面分割RSS，其编码层采用残差卷积进行特征提取，解码层由多尺度多方向条状卷积模块构成，该任务线的输出为本文最终提取结果。分线任务为道路中心提取RCE，其输入特征来自RSS分支的编码层，中间特征将融入RSS分支解码层，从而充分利用道路中心线提升道路表面分割结果的连通性。在实验部分，借助公开数据集证明了本发明方法在量化的评价指标中高于对比方法，在道路遮盖、道路交叉口以及低等级道路等重难点方面具备明显优势，并且拥有更强的模型移植和小样本学习能力。
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公开(公告)号：CN110133670B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201810136470.9
申请日：2018-02-09
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G01S17/08 , G01S7/48 , G01F23/292 , G01F23/00
Abstract: 本发明涉及一种机载激光测深接收波形的去噪处理方法及其系统，具体包括获取待处理波形，根据所述波形估算对应待测水深，并基于估算结果将对应待测水深至少分为深水和浅水；对对应待测水深为深水的波形采用平均差平方函数法处理，对对应待测水深为浅水的波形采用理查德森‑露西去卷积法处理。本发明的方法通过计算接收波形的有效长度，并用于近似估计水深；然后依据水深近似值对接收波形采取不同的预处理方式，使预处理更具针对性，处理结果及去噪效果更好。
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公开(公告)号：CN114239416A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111581887.4
申请日：2021-12-22
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于水体遥感技术领域，具体涉及一种基于高斯过程回归的QAA水体固有光学特性反演方法。该方法在使用QAA算法进行水体固有光学特性反演过程中，参考波段λ0的吸收系数a(λ0)和颗粒物后向散射系数光谱斜率Y不再使用经验模型，而利用高斯过程回归构建得到第一反演模型GPR‑a和第二反演模型GPR‑Y，利用这两个模型来计算参考波段λ0的吸收系数a(λ0)和颗粒物后向散射系数光谱斜率Y。相较于传统的QAA算法，本发明方法的反演精度得到了显著提升，且提升了水体适应性，同时由于引入了高斯过程回归，使得其可以评估反演结果的不确定性。
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公开(公告)号：CN110136179B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201810128726.1
申请日：2018-02-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于直线拟合的三维激光点云配准方法及装置，该方法首先采集三维点云数据，计算三维点云数据的初始特征点并法向一致化，得到初始特征点的法向；然后根据初始特征点的法向，对初始特征点进行聚类，将属于同一特征的初始特征点聚类成数据集；将每个数据集拟合生成不同的特征线；接着将不同的特征线采用直线拟合的方法进行拟合，得到虚拟特征点，用于点云配准。相较于传统的基于几何特征的特征点提取方法，本发明抛弃了原始方法提取被测物实际特征点的思想束缚，而是通过聚类方法得到虚拟特征点来进行配准工作。该方法具有更高的精度，能加快初始配准计算速率，并能在初始配准阶段获得更加精确可靠的变换参数。
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