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公开(公告)号：CN115294439A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210923739.4
申请日：2022-08-02
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种空中弱小运动目标检测方法、系统、设备及存储介质，首先读取至少三个不同波段间存在成像视差的卫星遥感图像，获取的多光谱数据源中每个波段对目标成像时存在一定的时间偏差，时间偏差会造成运动目标在多光谱图像中的位移视差，并利用该位移视差确定空中弱小运动目标，最后对检测到的空中弱小运动目标图像进行坐标和投影转换，输出检测结果。本发明实现了宽幅成像模式下不同空间分辨率多光谱图像中空中弱小运动目标的检测，避免了传统方法中空间分辨率对检测精度的影响及实际应用中的局限性，弥补了现有技术手段和方法的不足，提高了空中弱小运动目标检测识别精度。
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公开(公告)号：CN110889380B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201911197420.2
申请日：2019-11-29
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种舰船识别方法、装置及计算机存储介质，所述方法包括：获取第一舰船第一设定时间序列的第一自动识别系统AIS数据和合成孔径雷达SAR图像；所述SAR图像包括至少一个第二舰船；基于第一AIS数据和所述SAR图像，从所述至少一个第二舰船中确定与所述第一舰船关联的第二舰船；基于所述第一AIS数据和与所述第一舰船关联的第二舰船，确定所述第一舰船的类别。
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公开(公告)号：CN115242792A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210928230.9
申请日：2022-08-03
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: H04L67/1001 , H04B7/185
Abstract: 本发明涉及一种卫星云计算系统及方法，所述卫星云计算系统包括：主控节点模块，用于所述卫星云计算系统的运行、监测、控制、信息处理、通信以及星上微云服务的编排与调度；至少一个计算节点模块，用于部署和运行容器、提供星上微云服务和计算；存储模块，用于卫星云计算系统的数据存取；交换模块，用于所述主控节点模块、所述多个计算节点模块和所述存储模块的交互；供电模块，用于所述主控节点模块、所述多个计算节点模块、所述存储模块和所述交换模块的供电。本发明实现了星载计算资源的灵活分配、负载均衡以及多任务并行执行，显著提升星载高性能计算的稳定性和数据处理传输性能。
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公开(公告)号：CN115019182A
公开(公告)日：2022-09-06
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：CN114359722A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111601077.0
申请日：2021-12-24
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种特殊地貌分布范围识别方法、装置及设备，方法包括以下步骤：a、获取存在特殊地貌的区域的光学遥感影像和高程数据，并进行预处理；b、基于高程数据生成坡度数据，对光学遥感影像、高程数据和坡度数据进行融合，得到训练样本；c、对训练样本进行标注以获得标签文件，利用训练样本和标签文件训练识别模型；d、获取待识别区域的光学遥感影像和高程数据，并进行融合裁剪后得到待识别数据；e、利用识别模型对待识别数据进行识别，得到待识别区域的特殊地貌分布范围。本发明可以实现锥状喀斯特地貌等特殊景观的空间分布范围的自动识别和精确提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113780149A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111042674.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的遥感图像建筑物目标高效提取方法。具体步骤如下：一、读入图像数据并进行预处理；二、构造基于注意力机制的遥感图像建筑物目标高效提取网络；三、训练神经网络，得到模型参数；四、就行遥感图像建筑物目标提取。本发明的网络模型是在浅层特征图的稀疏特征上利用Transformer构建全局上下文特征。在浅层特征图上应用Transformer可以很好的保留局部细节用于识别边界；只使用稀疏的语义单词可以显著提高网络的速度并降低计算机的内存消耗；同时构建的全局感受野可以很大程度减少复杂背景的干扰。本发明的遥感图像建筑物提取方法输入为遥感图像，输出为建筑物目标的二值掩模，自动化程度高，信息解析速度快，能够大幅度提高效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN112036419B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010978115.3
申请日：2020-09-17
Applicant: 南京航空航天大学 , 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于VGG‑Attention模型的SAR图像部件解译方法，首先对原始VGG网络进行改进，并在改进后的VGG网络中添加注意力模块，得到VGG‑Attention模型，在训练过程中输入给定标签的SAR图像，VGG‑Attention模型提取SAR图像的整体数据特征，残差注意力模块将所提取的深层特征中的重要特征进行加强和集中，通过优化网络参数实现对SAR图像显著部件的解译。本发明在不降低解译效果的前提下减少了训练所需时间，提升了网络的鲁棒性，能有效对SOC和大俯仰角EOC条件下的SAR目标图像中的显著部件进行较准确的解译。
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公开(公告)号：CN116630794B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310457764.2
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: G06V20/10 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于排序样本选择的遥感图像目标检测方法、电子设备，获取遥感图像及对应的目标标签，并进行预处理；通过特征提取主干网络以及特征金字塔网络，得到对应的多尺度特征图；构建分类分支网络以及位置及角度回归分支网络，对多尺度特征图进行预测，获得目标预测值；利用目标标签以及预测值，在多尺度特征图上计算得到交并比自适应阈值，筛选样本点以获得满足条件的正负样本；计算分类排序损失、定位排序损失以及回归损失进行网络训练；重复执行上述步骤，训练检测模型；利用检测模型进行检测。本发明，缓解正负样本不均衡导致传统分类能力难以学习的问题，促进目标检测性能提升，对高分辨率遥感图像旋转框目标检测具有重要意义。
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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：CN116486169B
公开(公告)日：2023-12-19
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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