公开(公告)号：CN119810429A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510299055.5

申请日：2025-03-13

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 张拯宁 ,  杨云超 ,  冯鹏铭 ,  陈元伟 ,  贺广均 ,  张泽根 ,  上官博屹 ,  梁颖 ,  刘斌霄

IPC: G06V10/25 ,  G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/42 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种基于层级知识引导的可见光遥感图像目标细粒度检测方法，包括：获取可见光遥感图像数据，构建多语义层级的标签体系；提取可见光遥感图像特征，通过RPN网络生成多尺度感兴趣区域特征；对多尺度的感兴趣区域特征采用多支路提取多层级的语义特征；对多层级的语义特征进行相邻层级的局部‑全局特征融合，得到增强特征；使用多个层级标签监督多层级分类，在第一语义层级监督回归；在推理阶段精简网络结构，提高推理速度。本发明，针对可见光遥感图像中的多类目标，实现了目标细粒度检测过程中的层级关系及信息的注入，结合多层特征融合，增强网络对目标的共有特征和细粒度特征的提取和学习。

公开(公告)号：CN118736431A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410739940.6

申请日：2024-06-07

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 王瑞琨 ,  贺广均 ,  陈昊 ,  梁颖 ,  常明 ,  陈元伟 ,  金世超 ,  冯鹏铭 ,  李梓桢 ,  上官博屹

IPC: G06V20/13 ,  G06T5/50 ,  G06T3/4053 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于遥感图像变化检测的场景态势生成方法，包括：获取同一区域不同时相的两幅高分辨率卫星遥感影像，并进行预处理；构建基于Swin Transformer的双分支U‑net变化检测网络，对不同时相的两幅所述高分辨率卫星遥感影像进行变化检测；根据变化检测网络输出的变化地物的边界信息对空间关系建模，构建图卷积神经网络，生成边集和邻接矩阵；使用人工标注的遥感变化检测数据集，对图卷积神经网络进行训练，得到基于遥感图像变化检测的场景态势生成模型；利用训练好的基于遥感图像变化检测的场景态势生成模型，对测试集中的数据进行测试，得到遥感变化图像的态势。本发明，充分利用双时相遥感图像的丰富语义信息，实现变化场景态势的自动生成。

公开(公告)号：CN118628357A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410803466.9

申请日：2024-06-20

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 梁颖 ,  刘斌霄 ,  焦典 ,  陈元伟 ,  纪骁宵 ,  宿南 ,  闫奕名 ,  贺广均 ,  符晗

IPC: G06T3/4076 ,  G06V10/58 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及一种基于transformer的跨模态融合高光谱图像超分重建方法，包括：基于场景匹配的RGB图像和高光谱图像，获得融合token序列；采用随机掩膜机制对视觉transformer的编码器和解码器进行联合训练，完成特征重构；步骤S3、构建基于解码器重构的图像与真值图像的相似度的损失函数，对视觉transformer的编码器和解码器进行优化；利用图像重建模块对优化后的视觉transformer的编码器提取的特征进行超分重建。本发明，降低了高光谱图像超分重建的对于数据强配准的要求，扩展了该技术的应用场景，同时空间分辨率提升后的高光谱数据有利于优化下游任务算法的性能，从增强数据的角度降低模型的设计难度，使高光谱数据能够适配于更多的遥感领域任务。

公开(公告)号：CN119251680A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411380023.X

申请日：2024-09-30

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 冯鹏铭 ,  李淑君 ,  刘扬 ,  兰海燕 ,  关键 ,  陈元伟 ,  贺广均 ,  金世超 ,  梁颖 ,  上官博屹

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种基于提示学习的遥感图像分类方法，包括：获取遥感图像样本及其真实类别标签，并进行预处理，形成遥感图像数据集；根据遥感图像数据集，通过图像编码器和文本编码器，获得遥感图像样本的图像特征向量和文本特征向量；计算遥感图像样本的图像特征向量和文本特征向量之间的相似性，得到遥感图像样本的预测类别标签；计算分类损失和对比损失，重复执行上述步骤，训练并输出分类模型；利用分类模型进行遥感图像分类。本发明，通过上述方法缓解了遥感图像分类方法中语义信息不足的问题，提高了遥感图像分类准确性。

公开(公告)号：CN118735969A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410739942.5

申请日：2024-06-07

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 刘世烁 ,  王轲 ,  陈昊 ,  冯鹏铭 ,  贺广均 ,  陈元伟 ,  陈千千 ,  田路云 ,  刘斌霄

IPC: G06T7/33 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/20 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于表示学习的高光谱遥感影像配准方法，包括：获取高光谱遥感卫星拍摄一组高光谱图像，并对其进行预处理；构建对抗生成网络，并对不同波段范围进行多波段特征学习和特征映射；构建多波段结构化语义的CNN‑RNN混合神经网络深度表达模型，提取每个波段高光谱图像的结构语义信息；建立跨波段的特征对齐和特征关联的网络模型，进行不同波段间影像的匹配。本发明，能够提高高光谱遥感影像配准的精度，更能大大节省配准的效率，节省人力物力。

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

Inventor： 李梓桢 ,  贺广均 ,  金世超 ,  冯鹏铭 ,  符晗 ,  陈元伟 ,  田路云 ,  刘斌霄 ,  杨云超

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。