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公开(公告)号：CN116486238A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310466470.6
申请日：2023-04-26
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/86 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种联合点集表示与图分类的目标细粒度识别方法，包括：构建并训练基于Oriented RepPoints的目标点集表示模型，检测生成代表目标的点集；将所述点集中的点作为节点，根据空间关系构建图结构；截取每个点周围的矩形区域，并将该矩形区域对应的卷积特征作为图节点的特征；构建图卷积神经网络模型，对所述图节点的特征进行聚合与更新，并整合所有图节点的特征进行图分类。通过实施本发明的上述方案，通过综合利用目标的部件特征以及部件之间的关系，提高目标细粒度识别的精度。
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公开(公告)号：CN116486169A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310477115.9
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06F16/36 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/50
Abstract: 本发明涉及遥感图像目标动向判别方法，包括：S100，对遥感图像进行全景分割标注和目标行为动向标注，确定目标动向知识图谱；S200，基于遥感图像建立全景分割模型，以ResNet作为特征提取主干网络，并引入交叉注意力模块提取长距上下文信息；S300，根据全景分割网络中的实例分割分支对遥感图像进行实例级分割，根据全景分割网络中的语义分割分支对遥感图像进行语义级分割；S400，引入基于贝叶斯决策的分支融合模块，对实例分割分支和语义分割分支的结果进行决策融合，生成全景分割图像；S500，将全景分割图像进行像素聚类生成场景信息知识图谱；S600，根据图注意力网络，对场景信息知识图谱中的关注目标进行动向判别。本发明可推理遥感图像中目标的行为动向信息。
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公开(公告)号：CN116486160A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310457860.7
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京卫星信息工程研究所 , 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法、设备及存储介质，基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法包括：步骤S1、对高光谱遥感图像进行数据降维；步骤S2、构建输入样本；步骤S3、建立基于光谱重建任务的自监督预训练网络，通过无标注样本训练特征提取主干网络；步骤S4、基于预训练阶段的特征提取主干网络构建高光谱遥感图像的分类网络，通过标注样本训练分类网络，完成逐像素的分。本发明，能够在小样本情况下显著提升高光谱遥感图像分类准确率并具有较快的模型训练速度，对实际应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116416136A
公开(公告)日：2023-07-11
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的问题。
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公开(公告)号：CN116385881A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310378004.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及遥感图像地物变化检测方法及装置，包括获取同一区域不同时相的两幅图像；利用两个共享权重的U‑Net作为主干网络，对输入的两个时相的遥感图像，经过主干网络的两个分支进行特征提取；对两个分支提取的特征进行局部交换；通过多头自注意力机制，对交换后得到的特征进行全尺度的特征提取；再对两个分支的遥感图像恢复空间尺度，然后对特征进行融合，得到新的融合分支；利用U‑Net网络的两个分支和融合分支进行地物变化检测，得到遥感图像地物变化检测结果。本发明能够有效提高遥感图像地物变化的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385600A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310376114.5
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T11/60 , G06F40/289 , G06F40/216 , G06F16/9532 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标特性的分布式表征方法、装置及电子设备，所述方法包括：利用非结构化文本的先验信息对目标特性进行表达；结合结构化遥感图像知识对非结构化文本表达进行筛选；训练遥感图像语义环境模型，分布式表征遥感图像中的目标特性。通过实施本发明的上述方案，可以实现结合非结构化文本知识与结构化图像知识的目标特征表达。
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公开(公告)号：CN115100449B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210921778.0
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种遥感数据多目标关联匹配与轨迹生成方法及设备，利用SIFT尺度不变的特性对多模态序列遥感图像进行空间配准，再利用基于拓扑特征相似度匹配的多目标关联匹配方法对图像中的目标信息进行关联匹配，该发明可以将不同传感器在空间及时间上的冗余或互补信息进行组合，获得比单一传感器单时相数据更完善更准确的目标轨迹信息，具有高效率、高精度的特点。
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公开(公告)号：CN115272856B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210900854.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种舰船目标细粒度识别方法及设备，结合细粒度分类结果和旋转框参数，实现对舰船目标的细粒度识别，避免了成像条件、拍摄角度和舰船目标中心点或角点位置随机导致模型难以聚焦关键点处的细粒度特征的问题，提高了模型定位关键点的准确度，通过构建关键点注意力，引导模型聚焦关键点区域的细粒度特征及其内在自相关性，提高了舰船目标的细粒度识别准确率，为舰船目标细粒度识别提供了一种切实可行的技术途径，在遥感目标识别领域有较大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115019182B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210900356.5
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 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标细粒度识别方法、系统、设备及存储介质，获取至少一幅图像；利用卷积神经网络提取所述图像的多尺度特征；利用Transformer对所述多尺度特征图进行编码；利用特征融合金字塔网络对所述的编码后的多尺度特征图进行特征融合；利用融合后的特征图，采用旋转框检测头提取目标；利用旋转变换对提取的目标的特征进行对齐；利用Transformer对旋转变换后的目标特征图进行细粒度分类，得到目标细粒度识别结果。本发明提升了检测方法对目标局部特征和全局特征的整体提取能力，提高了目标细粒度识别精度，可应用于高分辨率遥感图像中的船只、飞机等目标细粒度识别。
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公开(公告)号：CN115019183B
公开(公告)日：2023-01-20
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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