-
公开(公告)号：CN114943421A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210442948.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06Q10/06 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N5/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了多类卫星协同任务筹划方法、装置、电子设备及存储介质，涉及卫星观测技术领域，具体为：获取多个事件信息或者用户需求；其中，一个事件信息或用户需求对应生成一个观测任务；基于预先训练完成的需求理解模型从每个事件信息或用户需求中得到对应的规则化需求要素集合；基于预先训练完成的需求推理模型得到观测卫星要素集合；基于规则化需求要素集合和观测卫星要素集合得到每个观测任务的任务筹划解空间，所述任务筹划解空间包括多个观测需求；计算各观测任务的任务优先级；对于按照任务优先级降序排列的各观测任务，通过匹配可用观测卫星资源，生成各观测任务的任务筹划结果。本申请能够实现遥感卫星协同观测任务的自动化快速筹划。
-
公开(公告)号：CN114943421B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210442948.7
申请日：2022-04-25
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06Q10/0631 , G06F40/289 , G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了多类卫星协同任务筹划方法、装置、电子设备及存储介质，涉及卫星观测技术领域，具体为：获取多个事件信息或者用户需求；其中，一个事件信息或用户需求对应生成一个观测任务；基于预先训练完成的需求理解模型从每个事件信息或用户需求中得到对应的规则化需求要素集合；基于预先训练完成的需求推理模型得到观测卫星要素集合；基于规则化需求要素集合和观测卫星要素集合得到每个观测任务的任务筹划解空间，所述任务筹划解空间包括多个观测需求；计算各观测任务的任务优先级；对于按照任务优先级降序排列的各观测任务，通过匹配可用观测卫星资源，生成各观测任务的任务筹划结果。本申请能够实现遥感卫星协同观测任务的自动化快速筹划。
-
公开(公告)号：CN115391545B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210445218.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种面向多平台协同观测任务的知识图谱构建方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：确定协同观测任务的知识图谱对应的实体，并基于实体所属的领域和范围，获取协同观测任务的知识，其中，实体包括：协同观测任务对应的遥感平台，遥感平台对应的传感器，协同观测任务的相关事件，协同观测任务的地物目标；基于实体和知识，确定出实体之间的特征信息，其中，特征信息包括：本质特征、外来特征、组成部分和时空关系；将特征信息转换为三元组，并基于三元组构建本体库；基于本体库，构建语义知识图谱的实体对齐模型和结构知识图谱的实体对齐模型；基于语义知识图谱的实体对齐模型和结构知识图谱的实体对齐模型，构建知识图谱，解决了现有技术中多平台协同观测任务管理与资源调度的智能化和自动化水平较低的技术问题。
-
公开(公告)号：CN115391545A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210445218.2
申请日：2022-04-26
Applicant: 航天宏图信息技术股份有限公司 , 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种面向多平台协同观测任务的知识图谱构建方法和装置，涉及数据处理的技术领域，包括：确定协同观测任务的知识图谱对应的实体，并基于实体所属的领域和范围，获取协同观测任务的知识，其中，实体包括：协同观测任务对应的遥感平台，遥感平台对应的传感器，协同观测任务的相关事件，协同观测任务的地物目标；基于实体和知识，确定出实体之间的特征信息，其中，特征信息包括：本质特征、外来特征、组成部分和时空关系；将特征信息转换为三元组，并基于三元组构建本体库；基于本体库，构建语义知识图谱的实体对齐模型和结构知识图谱的实体对齐模型；基于语义知识图谱的实体对齐模型和结构知识图谱的实体对齐模型，构建知识图谱，解决了现有技术中多平台协同观测任务管理与资源调度的智能化和自动化水平较低的技术问题。
-
公开(公告)号：CN102789578B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210247434.2
申请日：2012-07-17
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国科学院自动化研究所
Abstract: 一种基于多源目标特征和机器学习的红外遥感图像变化检测方法，包括：步骤S1：对可见光遥感图像进行变化检测，得到初始检测结果；步骤S2：通过可见光和红外遥感图像配准，将可见光变化检测得到变化目标和不变化目标变换至红外遥感图像；步骤S3：提取多源目标特征；步骤S4：分别从可见光变化目标中与不变化目标中选择一部分作为正样本、从可见光不变化目标中选择一部分作为负样本，将选择的样本作为训练样本；步骤S5：训练SVM得到变化检测模型；步骤S6：进行变化检测，得到红外遥感图像变化检测结果。本发明能检测出由于地物发生变化而引起的图像变化，并检测出由于地物工作状态发生变化而引起的图像变化，稳定性高，适用范围广。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109800671B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811625194.9
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种面向目标解译的多源遥感信息知识图谱构建方法和系统，该方法包括：根据属性特征识别算法模型组，对待处理多源遥感影像进行自动解译，得到解译信息；结合遥感影像自动解译知识图谱框架，对解译信息进行初级分类和归档，得到目标自动解译初级融合信息表；根据目标自动解译初级融合信息表，结合典型遥感目标解译分析本体库，进行解译信息的实体构建，得到知识图谱模型；对知识图谱模型进行扩充，根据扩充后的知识图谱模型，对历史知识图谱进行更新补全，完成解译信息的知识提取。通过本发明能够完成多源遥感影像的典型目标自动提取、遥感影像解译信息综合汇总，并形成具有规范化表示形式的知识图谱。
-
公开(公告)号：CN109815338A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811625195.3
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法和系统，该方法包括：从文本中抽取实体，并消除歧义；对消除歧义后的实体进行关系特征提取，得到实体关系特征向量；根据所述实体关系特征向量和混合高斯模型，进行模型训练，得到实体关系混合高斯模型；对实体关系混合高斯模型进行更新修正，得到更新后的实体关系混合高斯模型；在知识图谱构建过程中，基于所述更新后的实体关系混合高斯模型，进行实体关系抽取。本发明旨在解决知识图谱关联关系类别多样化、多标签的问题，实现了对复杂类别关联关系和特征分布的建模。
-
公开(公告)号：CN109800671A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811625194.9
申请日：2018-12-28
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种面向目标解译的多源遥感信息知识图谱构建方法和系统，该方法包括：根据属性特征识别算法模型组，对待处理多源遥感影像进行自动解译，得到解译信息；结合遥感影像自动解译知识图谱框架，对解译信息进行初级分类和归档，得到目标自动解译初级融合信息表；根据目标自动解译初级融合信息表，结合典型遥感目标解译分析本体库，进行解译信息的实体构建，得到知识图谱模型；对知识图谱模型进行扩充，根据扩充后的知识图谱模型，对历史知识图谱进行更新补全，完成解译信息的知识提取。通过本发明能够完成多源遥感影像的典型目标自动提取、遥感影像解译信息综合汇总，并形成具有规范化表示形式的知识图谱。
-
公开(公告)号：CN109146840B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810739565.X
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于高斯概率统计的数据几何定位精度评估方法及装置，该方法包括：对已知几何定位精度数据B和待估计几何定位精度数据C进行同名点采样，形成对应的数据集根据数据集计算所述待估计几何定位精度数据C相对于所述已知几何定位精度数据B的相对误差根据所述待估计几何定位精度数据C相对于所述已知几何定位精度数据B的相对误差以及所述已知几何定位精度数据B的几何定位精度值估计所述待估计几何定位精度数据C的几何定位精度本发明实现了利用已知几何定位精度数据对未知几何定位精度数据基于统计概率描述的几何定位精度评估。
-
公开(公告)号：CN109146840A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810739565.X
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于高斯概率统计的数据几何定位精度评估方法及装置，该方法包括：对已知几何定位精度数据B和待估计几何定位精度数据C进行同名点采样，形成对应的数据集根据数据集计算所述待估计几何定位精度数据C相对于所述已知几何定位精度数据B的相对误差根据所述待估计几何定位精度数据C相对于所述已知几何定位精度数据B的相对误差以及所述已知几何定位精度数据B的几何定位精度值估计所述待估计几何定位精度数据C的几何定位精度本发明实现了利用已知几何定位精度数据对未知几何定位精度数据基于统计概率描述的几何定位精度评估。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
17
records
(took 0.054 seconds)
