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公开(公告)号：CN116486085B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310474551.0
申请日：2023-04-27
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像的场景描述方法，包括：S100，根据遥感图像构建遥感知识词库；S200，根据Mask2Former网络对所述遥感图像进行全景分割，得到全景分割结果并生成语义分割结果；S300，引入语义扩充模块，根据所述全景分割结果和所述语义分割结果对所述遥感图像进行语义扩充；S400，以ResNet特征提取网络为基础，引入基于通道的注意力模块，提取所述遥感图像中不同通道的语义特征信息；S500，以LSTM场景描述网络为基础，引入知识融合模块，生成关于所述遥感图像的场景描述语句。本发明能更加准确地描述高分遥感图像所携带的丰富语义及空间信息，可应用于遥感图像智能解译、遥感图像大数据管理等领域，具有广阔的前景。
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公开(公告)号：CN116486238B
公开(公告)日：2023-09-15
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：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：CN119445380A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411502090.4
申请日：2024-10-25
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建筑物智能提取方法：步骤S1、获取高分辨率数据集；步骤S2、设计基于编码‑解码结构的遥感影像建筑物语义分割网络，包括特征提取骨架网络和语义分割解码器；步骤S3、设计基于生成对抗网络的遥感影像建筑物DSM估计网络，包括DSM生成器和DSM判别器，DSM生成器包括DSM生成器编码器和DSM生成器解码器；步骤S4、设计特征融合与加强模块；步骤S5、设计损失函数；步骤S6、根据高分辨率数据集和损失函数，训练优化遥感影像建筑物智能提取网络；步骤S7、通过训练完成的遥感影像建筑物智能提取网络进行基于遥感影像的建筑物智能提取。本发明的方法解决了DSM获取代价昂贵的问题，有效改善提取遥感影像中的建筑物的性能。
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公开(公告)号：CN116630820B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310530434.1
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种光学遥感数据星上并行处理方法与装置，所述装置包括：主控与预处理模块(100)，用于通过星务轮询方式获取光学遥感数据并进行预处理与切片处理；至少一个数据处理模块(200)，用于对所述预处理与切片处理后的光学遥感数据进行目标的并行检测识别或语义分割，再将结果回传至所述主控与预处理模块理模块(100)和所述数据处理模块(200)上电；背板(400)，用于连接所述主控与预处理模块(100)、所述数据处理模块(200)和所述电源模块(300)。通过实施本发明的上述方案，可用于光学遥感卫星数据的在轨并行处理，从而实现目标的在轨实时检测识别以及光学遥感数据的在轨实时语义分割。(100)；电源模块(300)，用于对所述主控与预处
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116403007B
公开(公告)日：2023-12-19
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：CN116524368A
公开(公告)日：2023-08-01
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。
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公开(公告)号：CN115019181A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210900309.0
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 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像旋转目标检测方法、电子设备及存储介质，在训练中，对给定的目标位置标签，先利用椭圆分布采样方式，获取丰富的样本点；利用自适应前景采样策略，从高层特征图到低层特征图依次获取高质量的前景样本点，与网络预测的前景目标一起输入到损失函数，从而学到更准确的目标特征表示方法，基于标签中目标真值坐标，通过调整椭圆长边与短边的长度，自适应地在特征图上进行采样，避免了小尺寸目标在特征金字塔中难以获取采样点和大尺寸获取过多冗余采样点的问题，通过自适应的方法提升了采样精度和泛化性，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：CN118735779A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410739941.0
申请日：2024-06-07
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T5/77 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种基于光流运动的红外弱小目标超分辨率重建方法，包括：基于序列图像，得到红外弱小目标的初始特征，并进行增强，得到第一参考帧特征和第一邻域帧特征；将第一参考帧特征、第一邻域帧特征与参考帧和邻域帧两两组合形成4组第二特征，并进行运动补偿，得到2组第三特征；将第三特征分别和参考帧进行组合，最终形成2组第四特征，将2组第四特征输入到特征增强模块；将从特征增强模块输出的特征输入到基于softmax的特征匹配模块；将从特征匹配模块输出的特征和特征增强模块输出的一个特征输入到自关注模块；利用超分辨率重建模块，恢复红外弱小目标的细节信息。本发明，能够恢复大运动的小目标的精细结构，提高了峰值信噪比和结构相似度。
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公开(公告)号：CN118691877A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410700827.7
申请日：2024-05-31
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种高分遥感图像目标状态判别方法、设备及存储介质，包括：利用全景分割网络对高分遥感图像进行全景分割，得到高分遥感图像全景分割图像；根据高分遥感图像全景分割图像中地物目标之间的空间关系生成场景知识图谱；设计基于全景分割图像的遥感地物目标位置编码方法，将地物目标的位置编码加入到对应场景知识图谱中，得到包含位置信息的场景知识图谱；基于预先设定的先验规则知识，对关注目标进行状态的预先判别；构建基于混合卷积的目标动向判别网络，利用目标动向判别网络对经过预判别的场景知识图谱进行计算，得到关注目标的状态判别结果。本发明，能够实现遥感关注地物目标的状态判别。
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