变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法

    公开(公告)号:CN117528233A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311279678.3

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法,属于多模态遥感数据目标检测与识别技术领域。为了解决目前没有一种有效的基于机载同轴多模态光学传感器的数据处理方法能够快速且自动化地制作多模态目标重识别数据集的问题。本发明采用变焦倍数预测网络对对机载同轴多模态遥感数据进行处理,然后将不同尺寸切片框对应的变焦可见光图像和红外图像的特征向量分别与从单倍焦距的广角可见光图像中提取到的特征向量进行特征距离计算,距离最近的特征向量对应的框选尺寸与a的比值即为预测的变焦倍数;然后对多模态图像进行截取以实现焦距对齐和数据融合,在进行目标检测和目标分割,针对同一目标类的多模态目标图像进行标注,进而实现数据集的制作。

    变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法

    公开(公告)号:CN117528233B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202311279678.3

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 变焦倍数识别及目标重识别数据集制作方法,属于多模态遥感数据目标检测与识别技术领域。为了解决目前没有一种有效的基于机载同轴多模态光学传感器的数据处理方法能够快速且自动化地制作多模态目标重识别数据集的问题。本发明采用变焦倍数预测网络对对机载同轴多模态遥感数据进行处理,然后将不同尺寸切片框对应的变焦可见光图像和红外图像的特征向量分别与从单倍焦距的广角可见光图像中提取到的特征向量进行特征距离计算,距离最近的特征向量对应的框选尺寸与a的比值即为预测的变焦倍数;然后对多模态图像进行截取以实现焦距对齐和数据融合,在进行目标检测和目标分割,针对同一目标类的多模态目标图像进行标注,进而实现数据集的制作。

    一种土地分类的综合评价方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117113189A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311105248.X

    申请日:2023-08-30

    Abstract: 一种土地分类的综合评价方法、电子设备及存储介质,属于遥感影像处理评价技术领域。为解决土地可利用分类方法相似类别及类别边界精确分类后的精度评价问题,本发明包括构建多尺度归一化空间注意力机制层;构建多尺度归一化方向位置注意力机制层,构建多尺度归一化通道注意力机制层;构建土地利用分类网络模型,包括归一化多注意力特征提取网络和多深浅特征融合空洞卷积网络,采集城市‑农村域自适应地表覆盖数据集中的数据,进行数据预处理,得到土地数据集输入到构建的土地利用分类网络模型中进行土地分类训练,得到基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类模型,利用预测集的预测分类类别和实际样本标签分类类别,构建混淆矩阵进行精度评价。

    一种海量空间信息数据存储管理方法及存储管理系统

    公开(公告)号:CN106446126B

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN201610832422.4

    申请日:2016-09-19

    Abstract: 本发明公开了一种海量空间信息数据存储管理方法,包括步骤:建立主从模式的分布式文件系统,位于分布式文件系统下对空间信息数据进行全生命周期管理的存储管理节点;创建在存储管理节点的指令控制下以文件块为基本单位分布式存储文件数据的、由若干个数据存储节点形成的分布式、可横向平滑扩展的存储集群;数据存储节点采用分布式存储策略,该分布式存储策略是基于哈希取模算法实现的。采用本发明解决了现有的存储管理方法无法对具备海量、多源、异构等特点的空间信息数据进行有效存储和管理的问题。

    一种基于SAM的端到端遥感目标检测方法、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119251700A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202411394163.2

    申请日:2024-10-08

    Abstract: 一种基于SAM的端到端遥感目标检测方法、电子设备及存储介质,属于遥感图像目标检测技术领域。为了将大模型技术应用于遥感领域,本发明采集RGB可见光遥感图像,构建遥感数据集;构建特征提取的并行双分支骨干网络;构建特征融合模块,将得到的特征提取的特征数据输入到特征融合模块中,输出特征融合的特征数据,输入到提示生成器中,生成提示信息数据;将特征融合的特征数据和提示信息数据,输入到冻结后的SAM的掩码解码器,计算掩码的水平最大的长和垂直最大的宽,以掩码的中心坐标绘制检测框实现对目标的检测;构建损失函数,所述损失函数包括语义头的分类损失、定位头的回归损失和冻结的SAM掩码解码器生成掩码的分割损失构成。

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