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公开(公告)号：CN115272857B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210900863.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的多源遥感图像目标识别方法，包括：获取多源遥感图像及其对应的目标类别标签，并进行预处理；提取预处理后的多源遥感图像中的目标特征，对所述目标特征进行过滤，得到多源目标的关键特征；构建特征融合编码器并对所述关键特征进行融合，获得隐层特征数据；构建特征解码器并重构所述隐层特征数据；利用重构的隐层特征数据和所述关键特征对所述特征融合编码器和所述特征解码器进行优化；利用分类网络对所述隐层特征数据进行分类识别。本发明不仅实现多源遥感图像中的目标识别，还可提高识别的精度。
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公开(公告)号：CN114998749B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210900855.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种用于目标检测的SAR数据扩增方法，包括：获取原始SAR图像数据集及其标注信息；对所述原始SAR图像数据集进行目标检测，结合所述标注信息，构建负样本集；利用所述标注信息获得所述原始SAR图像数据集中的目标样本，构建方位角目标样本集；构建基于自注意力机制的生成对抗网络，利用所述负样本集和所述方位角目标样本集对所述生成对抗网络进行迭代训练；评估所述生成对抗网络生成的样本质量，获得高质量的生成样本；在所述原始SAR图像数据集中插入所述高质量的生成样本，以及对应的标注信息。本发明实现SAR数据的自动扩增，提升SAR图像目标识别任务训练集中目标样本的多样性和均衡性。
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公开(公告)号：CN114998748B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210900842.7
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 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标精细识别方法、电子设备及存储介质，以遥感图像提取的目标特征向量作为输入，充分利用其中编码的多实例信息，将同一幅图片上各实例的相似度信息进行对比学习，结合粗粒度的任意目标检测网络进行端到端的训练，而无需额外设计，通过已知的目标类别标签应用于分类损失以训练相似度计算网络；同时应用于对比损失，增大相同细粒度类别实例之间的相似度，而削减不同细粒度类别实例之间的相似度，增强了模型对实例之间的辨别区分能力。
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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：CN116416136B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310408459.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/00 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像舰船目标检测的数据扩增方法、设备及存储介质，获取原始可见光遥感图像数据集及其标注文件；确定需要进行扩增的舰船类别；引入语义评估模块，得到能够扩增的合理区域；依据原始可见光遥感图像数据集的标注文件，提取原始各类舰船切片样本；对原始各类舰船切片样本进行超分辨率重建，构建舰船扩增样例库；将原始可见光遥感图像和舰船扩增样例库进行图像合成处理，得到扩增后的图像；对扩增后的图像进行质量评估，筛选替换原始图像。本发明，实现了舰船少数类的自动扩增，解决因训练集类间不平衡导致训练出来模型偏向于多数类，而对少数类识别精度下降(56)对比文件Nan Mo et al.Improved Faster RCNNBased on Feature Amplification andOversampling Data Augmentation forOriented Vehicle Detection in AerialImages.remote sensing.2020,第1-7页.Yuzhu Ji et al.LGCNet: A local-to-global context-aware feature augmentationnetwork for salient objectdetection.ELSEVIER: InformationSciences.2022,第439-440页.
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN115019184B
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202210900866.2
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感影像的石漠化程度自动分级方法及装置，该方法包括：获取石漠化区域的原始遥感影像和高程数据，并进行预处理；利用处理后的遥感影像反演所述石漠化区域的基岩裸露率和植被覆盖度，利用处理后的高程数据计算坡度数据；将所述基岩裸露率、所述植被覆盖度、所述坡度数据和所述原始遥感影像进行融合，得到样本数据，对所述样本数据的石漠化程度进行等级区分和标注，获得标签文件；构建CKRD‑DNN模型，并利用所述样本数据和所述标签文件进行训练；利用训练好的CKRD‑DNN模型对待分级的石漠化区域遥感影像进行识别和判定，得到分级结果。本发明可以实现大范围石漠化区域不同发育程度石漠化的高效自动分级和判定。
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公开(公告)号：CN115115939A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210899281.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于特征注意力机制的遥感图像目标细粒度识别方法，包括：对原始遥感图像的目标数据和目标特征数据进行标注；对所述原始遥感图像、所述标注的目标数据和目标特征数据进行处理和增强，获得三组数据集；构建目标‑特征注意力模型；将处理和增强后的三组数据集输入所述目标‑特征注意力模型进行训练，利用训练好的目标‑特征注意力模型完成所述原始遥感图像中的目标细粒度的型号级识别。本发明可以实现遥感影像飞机等目标的高精度精细化型号级识别。
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公开(公告)号：CN115100652A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210921803.5
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高分遥感图像的电子地图自动化生成方法，包括：建立全景分割模型，利用全景分割模型提取遥感图像的特征，生成遥感图像特征图；利用全景分割模型的实例分割分支对遥感图像特征图的目标进行实例标注，利用全景分割模型的语义分割分支对遥感图像特征图的地物要素进行语义标注，获得实例标签和语义标签；对实例标签和语义标签进行空间层级排序，获取每个标签的像素排序得分；利用像素排序得分为基准生成全景分割图像；利用边缘优化算法对全景分割图像进行优化；利用位图矢量化成图方法对优化后的全景分割图像生成电子地图。本发明可由高分辨率遥感影像生成电子地图，提升对目标实例分割和地物要素边缘的提取和优化能力。
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公开(公告)号：CN115019183A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210900359.9
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏和图像重构的遥感影像模型迁移方法，包括：在样本充足和标注完整的数据集A中训练第一目标检测模型，获得教师模型；利用知识蒸馏对所述教师模型进行压缩，获得学生模型，并在样本不足的数据集B中进行训练；利用训练后的学生模型对与所述数据集B的数据类型相同的待测试数据进行判别，获得第一判别结果；重构所述待测试数据，使所述待测试数据与所述数据集A的数据类型相同，利用所述教师模型对重构后的待测试数据进行判别，获得第二判别结果；将所述第一判别结果和所述第二判别结果的全连接层进行加权融合，获得用于判别所述待测试数据的第二目标检测模型。该方法可实现不同类型遥感影像的模型迁移。
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