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公开(公告)号：CN117495956A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311349747.3
申请日：2023-10-18
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06T7/73 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06T3/4007 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域中的遥感影像处理技术，特别涉及一种基于特征关系引导的跨视角图像匹配与定位方法及系统，根据地‑空影像对之间的几何对应关系对参考航空遥感图像数据进行预处理，使参考航空遥感图像数据转换为符合查询地面全景影像的地面视角；构建基于孪生神经网络的跨视角图像匹配模型，并根据预设损失函数且基于样本数据对跨视角图像匹配模型进行训练；针对预处理后的目标航空遥感影像和地面视角影像，基于训练后的跨视角图像匹配模型进行图像匹配，以实现对查询地面全景影像的定位任务。本发明基于全局结构关系来引导跨视角图像匹配定位，提升地面图像与航空遥感图像之间匹配定位效果，能够应对复杂图像场景和变化视角，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114266955A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010975267.8
申请日：2020-09-16
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种遥感影像场景分类方法，属于图像处理领域。该方法包括：将待分类遥感影像输入已训练好的卷积神经网络，并提取卷积神经网络中至少两个卷积层输出的特征图，其中一个卷积层是卷积神经网络的最后一个卷积层，且各特征图的大小相同；利用改进的SE模块分别对每个特征图进行注意力增强；改进的SE模块通过在SE模块每个全连接层后增加一个批量归一化层，同时将SE模块中的激活函数全部替换为Hardtanh函数得到；将各增强特征图两两进行双线性池化得到相应的初始特征向量，将各初始特征向量拼接得到最终的特征向量；利用最终的特征向量实现待分类遥感影像的场景分类。本发明的最终特征具有较强可区分性，能在相似类别的场景上取得较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN108919319A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810463439.6
申请日：2018-05-15
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及海岛礁卫星影像无地面控制点定位方法及系统，定位方法分为概略定位和精定位两个阶段，前者包括：确定待提取DEM的范围和有效陆域点；确定高程搜索范围；若高程搜索范围满足要求，则确定DEM各格网点的高程，然后对DEM进行匹配并求解误差补偿模型的参数。后者包括：对多视影像进行自由网平差处理；提取更精细的DEM；对DEM进行匹配并求解误差补偿模型的参数，进一步补偿定位参数中的误差。该方法对具有不同陆域比例、不同生产方式的海岛礁卫星影像均能得到较稳定且较高的定位精度，定位精度基本不受待匹配DEM分辨率的影响，计算效率取决于影像内陆域比例和待匹配DEM的分辨率。
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公开(公告)号：CN116258953A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211100449.6
申请日：2022-09-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像目标检测方法，属于遥感影像处理技术领域。本发明首先采用双分辨率特征融合的方式，从影像上提取兼顾细节信息和多尺度语义信息的高分辨率特征图，以应对目标的尺寸差异性，确保特征图所包含的信息在尺度上的连续性，增强不同特征之间信息的传递效率；然后，在网络中引入可变形卷积，并设计了基于空洞卷积的可变形特征融合模块，以增强卷积神经网络所提取的特征对目标方向变化的感知能力；最后，采用多分支预测方式，利用目标倾斜边界框四边的中点构建边界感知向量，并引入目标边界框类型的判断，判断目标边界框的类型是水平框还是倾斜框，进而提升目标边界预测的精确度。
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公开(公告)号：CN115496998A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210722252.X
申请日：2022-06-17
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像码头目标检测方法，属于遥感影像处理技术领域。本发明以YOLOv4水平框检测算法为基础，在特征融合网络中增加PSA注意力模块，利用PSA注意力模块获得不同尺度的感受野，并通过提取通道的注意权重，以得到不同尺度通道注意力的权重，实现对不同尺度的上下文信息进行融合，进一步提升网络的检测精度；同时采用多维角点坐标检测框标定码头目标，能够有效表示码头目标的真实边界，解决码头方向任意的问题，进一步提升了目标的定位精度，实现了码头目标的准确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052180A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110326425.1
申请日：2021-03-26
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及融合语义流场的编解码网络港口影像分割方法，属于图像分割技术领域，该方法包括将待分割图像输入至训练好的融合语义流场的编解码网络，将港口影像分割为海、陆以及舰船三种类别；编解码网络包括依次连接的编码层、空洞卷积层和解码层，编码层包括N层依次连接的卷积模块，解码层包括N层依次连接的反卷积模块，各反卷积模块中均设置有流对齐模块，各流对齐模块的输入与编码层中相应层级的卷积模块进行跳跃相连。本发明利用流对齐模块，通过预测特征图间的语义流场，监督上采样过程，以提高特征信息传递的有效性，并利用空洞卷积层获取影像的多尺度信息，使其更加适合港口影像分割任务，从而得到平滑、完整的分割结果，分割精度较高。
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公开(公告)号：CN116012722A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211097928.7
申请日：2022-09-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像场景分类方法，属于遥感影像处理技术领域。本发明首先利用深层卷积神经网络提取影像不同尺度的特征图；然后利用残差注意力机制增强不同尺度特征图的语义信息、抑制冗余噪声信息；最后使用全局均值池化获取不同尺度特征图的全局信息，构建特征向量，并将不同尺度特征向量融合，各不同尺度的特征向量以及融合后的特征向量分别采用独立的分类器进行分类；在训练时利用联合损失优化模型，预测时采取多分类器决策级融合的方式，提高了分类的稳健性和分类精度。并在UC Merced、AID和NWPU‑RESISC45数据集上进行了实验，验证了本发明的可行性和有效性，相比其他同类型方法，本发明的分类精度得到显著提升。
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公开(公告)号：CN115719454A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210724043.9
申请日：2022-06-23
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种结合视角转换的遥感影像场景匹配方法。该方法包括：1)获取某一目标的多视影像，并将所述多视影像进行视角转换，以得到该目标的空视影像；2)采用构建的特征提取模型提取所述空视影像的特征，以得到融合有高空间分辨率和丰富语义信息的空视影像融合特征；3)采用构建的特征提取模型提取卫星图像的各个区域的特征，以得到每个区域的卫星图像融合特征；4)将空视影像融合特征分别和每个区域的卫星图像融合特征进行匹配，以找到与空视影像匹配度最佳的区域，实现场景匹配。本发明适用于各种具备可区分特征的区域，通过视角转换和特征融合能够提高匹配结果的准确性和成功率，得到更为可靠的结果。
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公开(公告)号：CN113537023B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110773315.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于遥感影像技术领域，具体涉及一种遥感影像语义变化检测方法。该方法首先将前、后期遥感影像输入至语义变化检测模型中，得到前、后期遥感影像的地物分类结果；所述语义变化检测模型利用已进行地物分类的遥感影像进行训练得到，且所述语义变化检测模型包括两个编码器、两个OCR模块、相似度度量模块和两个解码器；然后将前、后期遥感影像的地物分类结果进行对比，以确定前、后期遥感影像的语义变化。本发明能够实现对地物进行准确分类，有效地减少地物分类结果中漏检、误检的现象，且对建筑物的检测结果更为完整、平滑，边界也更为完整，提高了变化区域影像地物分类精度，进而使得语义变化检测精度更高，为更好地为地理信息更新提供依据。
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公开(公告)号：CN113537023A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110773315.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
Abstract: 本发明属于遥感影像技术领域，具体涉及一种遥感影像语义变化检测方法。该方法首先将前、后期遥感影像输入至语义变化检测模型中，得到前、后期遥感影像的地物分类结果；所述语义变化检测模型利用已进行地物分类的遥感影像进行训练得到，且所述语义变化检测模型包括两个编码器、两个OCR模块、相似度度量模块和两个解码器；然后将前、后期遥感影像的地物分类结果进行对比，以确定前、后期遥感影像的语义变化。本发明能够实现对地物进行准确分类，有效地减少地物分类结果中漏检、误检的现象，且对建筑物的检测结果更为完整、平滑，边界也更为完整，提高了变化区域影像地物分类精度，进而使得语义变化检测精度更高，为更好地为地理信息更新提供依据。
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