公开(公告)号：CN117893911A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410089568.9

申请日：2024-01-22

Applicant: 核工业北京地质研究院

Inventor： 吴文欢 ,  伊丕源 ,  苏步宇 ,  黄树桃

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/58 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请的实施例涉及利用光学手段来测试或分析材料，具体涉及一种在预定场景下利用高光谱遥感对预定目标进行识别的方法，其包括：S10：获取预定场景的高光谱遥感图像；S20：对高光谱遥感图像进行标准化处理，获得标准化的影像数据；S30：从影像数据中提取预定目标的数据；S40：提取数据中预定目标的空间特征以及光谱特征；S50：筛选所提取的预定目标的空间特征以及预定目标的光谱特征；S60：利用S50步骤中筛选所提取的预定目标的空间特征以及预定目标的光谱特征的模型对预定场景进行处理，以识别预定目标。本申请的实施例提供的方法可以通过提取预定目标的空间特征以及光谱特征的模型对预定场景进行处理，可以保证处理精度，同时还可以提高处理效率。

公开(公告)号：CN119625520A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411624523.3

申请日：2024-11-14

Applicant: 核工业北京地质研究院 ,  国防科工局核应急响应技术支持中心

Inventor： 苏步宇 ,  徐隆鑫 ,  伊丕源 ,  郜峰麟 ,  黄牛 ,  刘凯 ,  王静

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于遥感技术领域，具体涉及一种基于深度学习的核电厂周边地物要素提取方法，该方法包括：步骤1、核电厂周边土地要素深度学习样本制作；步骤2、基于HRNet模型，通过Mamba、内卷积、异构卷积构建Mamba注意力残差模块、内卷残差模块、异步卷积残差模块，构建改进HRNet模型；步骤3、利用样本集训练数据和验证数据，分别完成U‑Net、Deeplabv3、HRNet、Swin Transformer和改进HRNet模型的训练；步骤4、不同深度学习模型提取土地要素结果的评价；步骤5、利用训练完成的改进HRNet模型，进行大范围尺度核电厂周边土地要素的提取。本发明方法能够有效提高了核电厂周边复杂地物要素的提取精度，显著提升了模型的计算效率，适用于核电厂周边大范围、多种地物要素的高效监测与分类。

公开(公告)号：CN119625376A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411624294.5

申请日：2024-11-14

Applicant: 核工业北京地质研究院 ,  国防科工局核应急响应技术支持中心

Inventor： 徐隆鑫 ,  伊丕源 ,  黄牛 ,  黄树桃 ,  郜峰麟 ,  刘凯 ,  王静 ,  木红旭 ,  苏步宇

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/25 ,  G06V10/771 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于多空间特征综合的高分辨率遥感影像阴影提取方法，该方法包括：步骤1、高分辨率遥感影像标准化处理；步骤2、对标准化处理后的影像进行特征选取；步骤3、根据选取的特征，构建高分辨率遥感影像阴影提取模型。本发明方法围绕高分辨率遥感影像处理、阴影区域识别提取以及多空间特征综合模型构建，研究高分辨率遥感影像中阴影区域在多色彩空间中的不同特征，利用迭代法确定各特征分量权重值并完成模型的构建，提高高分辨率遥感影像中阴影区域的识别效率和提取准确度。