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公开(公告)号:CN111008603A
公开(公告)日:2020-04-14
申请号:CN201911246128.5
申请日:2019-12-08
Applicant: 中南大学 , 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Inventor: 李朋龙 , 丁忆 , 连蓉 , 马泽忠 , 李晓龙 , 罗鼎 , 肖禾 , 段松江 , 王岚 , 王亚林 , 钱进 , 刘朝晖 , 王小攀 , 魏文杰 , 谭攀 , 曾远文 , 张灿 , 范文武 , 秦成 , 张斌
Abstract: 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的多类目标快速检测方法,包括以下步骤:将大比例尺遥感图像进行裁剪,并通过重新缩放和旋转来增强数据;利用具有串联线性整流函数模块和Inception模块的卷积特征提取器,将所得的图像数据作为输入并输出多个级别的特征;构建多尺度目标提议网络,并利用多尺度目标提议网络将卷积特征提取器输出的特征生成类似目标区域预测框;构建基于融合特征映射的精确目标检测网络,输入带有类似目标区域预测框的图像,利用精确目标检测网络实现精确的目标检测,输出检测结果。实现了具有大尺度变化的遥感图像中的多类目标自动检测,使得对遥感图像的多目标的实时检测成为可能。
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公开(公告)号:CN111008603B
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN201911246128.5
申请日:2019-12-08
Applicant: 中南大学 , 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Inventor: 李朋龙 , 丁忆 , 连蓉 , 马泽忠 , 李晓龙 , 罗鼎 , 肖禾 , 段松江 , 王岚 , 王亚林 , 钱进 , 刘朝晖 , 王小攀 , 魏文杰 , 谭攀 , 曾远文 , 张灿 , 范文武 , 秦成 , 张斌
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的多类目标快速检测方法,包括以下步骤:将大比例尺遥感图像进行裁剪,并通过重新缩放和旋转来增强数据;利用具有串联线性整流函数模块和Inception模块的卷积特征提取器,将所得的图像数据作为输入并输出多个级别的特征;构建多尺度目标提议网络,并利用多尺度目标提议网络将卷积特征提取器输出的特征生成类似目标区域预测框;构建基于融合特征映射的精确目标检测网络,输入带有类似目标区域预测框的图像,利用精确目标检测网络实现精确的目标检测,输出检测结果。实现了具有大尺度变化的遥感图像中的多类目标自动检测,使得对遥感图像的多目标的实时检测成为可能。
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公开(公告)号:CN117036756A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310994138.7
申请日:2023-08-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自动编码器的遥感图像匹配方法及系统,包括:步骤S1:获取遥感影像图像上的待匹配图像块;步骤S2:利用变分自编码器提取所述待匹配图像块和对应遥感影像底图的特征,获得所述待匹配图像块和所述遥感影像图像的各兴趣点集;步骤S3:将各所述兴趣点集进行特征尺度和主导方向分配;步骤S4:使用归一化互相关匹配算法对所述步骤S3中特征尺度和主导方向分配后的兴趣点集进行匹配,得到匹配度矩阵得分,根据所述匹配度矩阵得分确定最佳匹配区域。本发明提高了遥感图像匹配的精度和工作效率。
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公开(公告)号:CN116342738A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310083918.6
申请日:2023-01-31
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Abstract: 本发明提供一种基于GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法,包括:通过获取制图区域范围内的河流数据、禁捕范围起止点和制图数据,对禁捕范围起止点进行矢量化,并合并获取的河流数据,得到有效河流数据,根据有效河流数据提取并简化目标河流中心线,根据禁捕范围起止点与目标河流中心线,获取对应的两条垂线,并基于两条垂线对有效河流数据进行裁剪,得到禁捕矢量范围,构建制图模板,设置地图制图参数,确定地图的分割单元,在分割单元中,结合禁捕矢量范围和制图参数,基于制图模板生成禁捕范围图示。本发明能够实现禁捕矢量范围的快速准确提取,获取精准的禁捕范围图示,简化了禁捕范围图示的生成方法,提高了工作效率。
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公开(公告)号:CN110443816A
公开(公告)日:2019-11-12
申请号:CN201910729774.0
申请日:2019-08-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor: 胡艳 , 李朋龙 , 连蓉 , 王亚林 , 张泽烈 , 徐永书 , 李怡静 , 胡翔云 , 丁忆 , 罗鼎 , 段松江 , 吴凤敏 , 王小攀 , 陈静 , 钱进 , 范文武 , 刘建 , 李晓龙 , 郑中 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于道路交叉口检测的遥感影像上城市道路提取方法,包括步骤:建立道路交叉口模型,基于遥感影像提取初始道路线;对初始道路线进行求交运算提取初始道路交叉点,并构建初始道路网络;基于影像分割和交叉口轮廓形状分析法对初始道路交叉点进行检测与验证,获取交叉点的类型及其连通的道路方向;根据交叉点的类型选取正确的交叉点,结合其连通的道路方向,构建目标城市道路网络。其显著效果是:基于道路交叉口提取城市道路,为城市道路网提取提供了稳定可靠的提取结果,完整度、准确率更高,有效克服了现有技术中算法不具备普适性、对道路特征和地物情况要求较高等不足。
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公开(公告)号:CN118918475A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410983698.7
申请日:2024-07-22
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多维度多尺度遥感与地形特征融合的耕地非农化智能监测方法,步骤1、获取高分辨率影像、高光谱影像、DEM数据、耕地真值矢量数据、已调查监测的耕地矢量数据;步骤2、分割和聚类超像素地物对象;步骤3、以超像素地物对象为单位,提取各超像素地物对象范围内的特征;步骤4、将训练区提取的各特征组合成每个超像素地物对象的特征向量,构建超像素耕地对象训练样本数据;步骤5、训练耕地对象识别模型;步骤6、提取测试区耕地;步骤7、基于提取的测试区耕地和已调查监测的耕地矢量数据,利用空间叠置分析自动提取耕地变为非耕地的图斑,对该图斑进行优化、过滤筛选出耕地非农化图斑。本发明具有实操性、便捷性、可行性等优势。
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公开(公告)号:CN117036756B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202310994138.7
申请日:2023-08-08
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自动编码器的遥感图像匹配方法及系统,包括:步骤S1:获取遥感影像图像上的待匹配图像块;步骤S2:利用变分自编码器提取所述待匹配图像块和对应遥感影像底图的特征,获得所述待匹配图像块和所述遥感影像图像的各兴趣点集;步骤S3:将各所述兴趣点集进行特征尺度和主导方向分配;步骤S4:使用归一化互相关匹配算法对所述步骤S3中特征尺度和主导方向分配后的兴趣点集进行匹配,得到匹配度矩阵得分,根据所述匹配度矩阵得分确定最佳匹配区域。本发明提高了遥感图像匹配的精度和工作效率。
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公开(公告)号:CN118918475B
公开(公告)日:2025-04-18
申请号:CN202410983698.7
申请日:2024-07-22
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
IPC: G06V20/10 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/42 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种多维度多尺度遥感与地形特征融合的耕地非农化智能监测方法,步骤1、获取高分辨率影像、高光谱影像、DEM数据、耕地真值矢量数据、已调查监测的耕地矢量数据;步骤2、分割和聚类超像素地物对象;步骤3、以超像素地物对象为单位,提取各超像素地物对象范围内的特征;步骤4、将训练区提取的各特征组合成每个超像素地物对象的特征向量,构建超像素耕地对象训练样本数据;步骤5、训练耕地对象识别模型;步骤6、提取测试区耕地;步骤7、基于提取的测试区耕地和已调查监测的耕地矢量数据,利用空间叠置分析自动提取耕地变为非耕地的图斑,对该图斑进行优化、过滤筛选出耕地非农化图斑。本发明具有实操性、便捷性、可行性等优势。
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公开(公告)号:CN110427836B
公开(公告)日:2020-12-01
申请号:CN201910625252.6
申请日:2019-07-11
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor: 曾安明 , 李朋龙 , 丁忆 , 胡翔云 , 张泽烈 , 胡艳 , 段伦豪 , 张觅 , 李晓龙 , 段松江 , 罗鼎 , 吴凤敏 , 刘金龙 , 刘建 , 黄印 , 陈雪洋 , 钱进 , 魏文杰 , 张黎 , 黄潇莹
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度优化的高分辨率遥感影像水体提取方法,包括如下步骤:搭建待训练卷积神经网络,基于该网络从输入遥感影像中提取多尺度特征,从最低分辨率的特征中获取初始粗糙水体分割结果;通过擦除注意力方法,结合多尺度特征和初始分割结果,输出全分辨率下的水体提取结果;构建多尺度损失函数,获得训练好的卷积神经网络;将待提取的高分辨率遥感影像输入训练好的网络,得到水体提取结果。该方法通过对具有真实水体标注的遥感影像训练数据集进行学习与训练,通过擦除注意力机制的引导,结合多尺度优化策略,在显著提高了总体水体提取精度的同时,还加强了对细小水体的识别与提取。
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公开(公告)号:CN111079604A
公开(公告)日:2020-04-28
申请号:CN201911243920.5
申请日:2019-12-06
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心)
Inventor: 丁忆 , 李朋龙 , 罗鼎 , 张泽烈 , 李晓龙 , 肖禾 , 马泽忠 , 段松江 , 刘金龙 , 王亚林 , 吴凤敏 , 钱进 , 刘朝晖 , 曾远文 , 魏文杰 , 林熙 , 范文武 , 刘建 , 黄印 , 卢建洪
Abstract: 本发明公开了一种面向大尺度遥感图像的微小目标快速检测方法,包括步骤:利用轻量级的残差结构构建Tiny-Net模块,并对输入的遥感图像进行特征图提取;搭建全局注意力模块;在全局注意力模块后依次连接分类器与检测器,并利用分类器检测当前输入图像块中的目标;对检测出的目标采用k-means聚类方法得到k个尺度的先验框;使用区域提案网络得到提案区域,并采用位置敏感的ROI池化对提案区域进行池化;训练网络,并利用训练好的网络对新输入的遥感图像进行微小目标的精确检测定位。其显著效果是:实现了快速精确的检测大尺度遥感图像中的微小目标,使得对大尺度遥感图像的目标实时检测成为可能。
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