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公开(公告)号：CN119540751A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411533718.7
申请日：2024-10-31
Applicant: 北京师范大学 , 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本申请公开了一种基于视觉特征约束的光伏识别方法及相关装置，涉及光伏电池板识别技术领域，该方法包括获取遥感图像数据集；构建Upernet分割网络模型；构建基于对抗自编码器的特征约束模块，包括颜色特征约束模块、纹理特征约束模块和形状特征约束模块；利用所述遥感图像数据集，对所述特征约束模块和所述Upernet分割网络模型进行对抗训练，得到最优Upernet分割网络模型；获取目标区域的待测遥感图像，并输入至最优Upernet分割网络模型，预测得到目标区域的待测遥感图像对应的图像分割结果。本申请可以有效提升识别光伏电池板的准确性。
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公开(公告)号：CN119399627A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411449419.5
申请日：2024-10-17
Applicant: 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像变化检测方法，属于遥感影像处理技术领域，包括以下步骤：获取待检测双时相遥感影像：其中，待检测双时相遥感影像包括前时相遥感影像和后时相遥感影像；将所述双时相遥感影像输入到预训练的改进型变化检测网络模型，获得双时相遥感影像的变化区域和变化类型；其中，所述改进型变化检测网络模型引入了Shuffled‑Sparse Attention模块和CFFEM模块。本发明可以可以提取更精细的边界信息，降低漏检率和错检率，提高模型泛化性。
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公开(公告)号：CN108764193B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810563928.9
申请日：2018-06-04
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法，包括如下步骤：(1)获取区域的POI数据、遥感影像和空间地理实体数据；(2)从所述POI数据的类别属性中选取对城市功能区划分敏感的类别形成评价类别，所述评价类别对应的POI数据形成职能POI数据；将所述职能POI数据与所述空间地理实体数据进行匹配，以获取各地理实体中各类别POI数据的初始分布结构；(3)从区域的所述遥感影像中提取地表覆盖数据；(4)基于步骤(2)中各类别POI数据的初始分布结构和步骤(3)中地表覆盖数据制定决策树分类规则；(5)根据所述决策树分类规则对区域的城市功能区进行划分。本发明基于决策树分类算法，将POI数据与Landsat遥感数据结合，实现对城市功能区进行快速划分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111652404A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010081084.1
申请日：2020-02-06
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种全天气地表温度反演方法和系统，该方法包括：获取与地表温度相关的数据，包括：热红外地表温度数据、被动微波数据、表面温度再分析数据、归一化植被指数和数字高程模型数据；如果被动微波数据有值，则基于随机森林模型预测地表温度；如果被动微波数据缺失，则基于温度年循环模型预测地表温度。本发明的技术方案克服了由于地表温度的被动微波数据缺失导致的地表温度反演数据不准确的问题，能够高效、准确地预测全天气地表温度。
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公开(公告)号：CN107944477A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711127403.2
申请日：2017-11-15
Applicant: 北京师范大学
CPC classification number: G06K9/6277 , G06K9/00637 , G06K9/6229 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种融合多源数据的遗传分类算法，通过编码、种群初始化、构建适应度函数和遗传过程等步骤获得遗传进化后的种群，本算法以城市群为研究对象，通过结合三种遥感数据：VIIRS DNB、NDVI和NDBI,重新构建遗传算法的适应度函数，通过改进的遗传算法计算出最优阈值，能客观、快速、准确的获得城乡分类结果。
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公开(公告)号：CN111652404B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010081084.1
申请日：2020-02-06
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G01J5/00 , G01K13/00
Abstract: 本发明公开了一种全天气地表温度反演方法和系统，该方法包括：获取与地表温度相关的数据，包括：热红外地表温度数据、被动微波数据、表面温度再分析数据、归一化植被指数和数字高程模型数据；如果被动微波数据有值，则基于随机森林模型预测地表温度；如果被动微波数据缺失，则基于温度年循环模型预测地表温度。本发明的技术方案克服了由于地表温度的被动微波数据缺失导致的地表温度反演数据不准确的问题，能够高效、准确地预测全天气地表温度。
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公开(公告)号：CN108764193A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810563928.9
申请日：2018-06-04
Applicant: 北京师范大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/3233 , G06K9/6268
Abstract: 本发明公开了一种融合POI和遥感影像的城市功能区划分方法，包括如下步骤：(1)获取区域的POI数据、遥感影像和空间地理实体数据；(2)从所述POI数据的类别属性中选取对城市功能区划分敏感的类别形成评价类别，所述评价类别对应的POI数据形成职能POI数据；将所述职能POI数据与所述空间地理实体数据进行匹配，以获取各地理实体中各类别POI数据的初始分布结构；(3)从区域的所述遥感影像中提取地表覆盖数据；(4)基于步骤(2)中各类别POI数据的初始分布结构和步骤(3)中地表覆盖数据制定决策树分类规则；(5)根据所述决策树分类规则对区域的城市功能区进行划分。本发明基于决策树分类算法，将POI数据与Landsat遥感数据结合，实现对城市功能区进行快速划分。
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公开(公告)号：CN107944477B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201711127403.2
申请日：2017-11-15
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种针对城市群的融合多源数据的遗传分类方法，通过编码、种群初始化、构建适应度函数和遗传过程等步骤获得遗传进化后的种群，本算法以城市群为研究对象，通过结合三种遥感数据：VIIRS DNB、NDVI和NDBI,重新构建遗传算法的适应度函数，通过改进的遗传算法计算出最优阈值，能客观、快速、准确的获得城乡分类结果。
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