-
公开(公告)号:CN115019192B
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202210596073.6
申请日:2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于双通道主干网络和联合损失函数的洪灾变化检测方法及系统,其方法包括:S1、获取双极化SAR图像,对图像进行预处理,标注出受到洪灾影响区域,获得数据集;S2、基于双通道主干网络和联合损失函数构建改进的DeeplabV3+模型,并利用数据集训练模型;S3、利用训练后的DeeplabV3+模型预测目标区域的洪灾水域结果并提取;S4、基于提取的洪灾水域结果,利用差值法得到水体的变化情况。本发明综合利用了双极化SAR图像的特征信息,提升了模型的鲁棒性;基于主动轮廓模型损失函数构建联合损失函数,提升洪灾水体边缘定位和保持能力的同时增强了模型的泛化性能,最终实现洪灾水体的准确检测与分割。
-
公开(公告)号:CN115019192A
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202210596073.6
申请日:2022-05-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于双通道主干网络和联合损失函数的洪灾变化检测方法及系统,其方法包括:S1、获取双极化SAR图像,对图像进行预处理,标注出受到洪灾影响区域,获得数据集;S2、基于双通道主干网络和联合损失函数构建改进的DeeplabV3+模型,并利用数据集训练模型;S3、利用训练后的DeeplabV3+模型预测目标区域的洪灾水域结果并提取;S4、基于提取的洪灾水域结果,利用差值法得到水体的变化情况。本发明综合利用了双极化SAR图像的特征信息,提升了模型的鲁棒性;基于主动轮廓模型损失函数构建联合损失函数,提升洪灾水体边缘定位和保持能力的同时增强了模型的泛化性能,最终实现洪灾水体的准确检测与分割。
-
公开(公告)号:CN115865103A
公开(公告)日:2023-03-28
申请号:CN202211456631.5
申请日:2022-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态振荡因子的归一化最小和译码方法及系统,方法包括以下步骤:步骤S1:初始化模块存储输入信息,输入信息包括LDPC码字序列以及对应的校验矩阵H;步骤S2:影响参数计算模块先后计算取得双归一化因子α1和α2,以及根据迭代次数k变化的动态振荡因子和修正校验节点传递给变量节点的外部概率消息;步骤S3:译码模块利用影响参数计算模块输入的影响参数,对输入LDPC码字序列实施译码算法,得到最后的输出码字序列。本发明针对变量节点消息最小值和次小值差异性,能够提高迭代消息准确度,降低迭代消息振荡对译码效率产生的影响,增强LDPC译码算法的可靠性和收敛性。
-
公开(公告)号:CN114910904A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210417978.2
申请日:2022-04-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明公开了基于椭球模型的近距宽域一站固定式FENLCS成像方法及系统。本发明方法步骤如下:S11.构建近距宽域一站固定式双站SAR成像的几何模型,并分析其回波特性与斜视角的空变特性;S12.在距离频域对目标回波信号进行距离向预处理;S13.根据距离向预处理的结果,构建椭球模型,得到同一距离单元内,任意方位时刻点目标的接收机中心斜距以及斜视角的方位空变关系式,并利用方位空变的残留高阶RCMC方法提高距离向的处理精度。S14.基于构建的椭球模型对方位空变的多普勒参数进行重新建模,并利用FENLCS算法实现方位向的均衡及压缩,获得最终的聚焦图像。本发明提高了SAR成像的性能。
-
公开(公告)号:CN114120098A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111245312.5
申请日:2021-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MRSF模型的SAR图像湖岸线检测方法及系统,本发明方法包括如下步骤:步骤1)、将配准得到的SAR图像采用BM3D算法抑制相干斑噪声;步骤2)、将降噪得到的SAR图像采用OSTU算法进行粗分割,得到水陆的初始边界;步骤3)、基于新型的边界能量项和引入的全局能量项构建MRSF模型的能量函数;步骤4)、将粗分割的结果作为MRSF模型的初始轮廓演化得到最终的精细湖岸线。本发明在SAR图像湖岸线提取时更加有效、准确。
-
-
-
-