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公开(公告)号:CN113537351B
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202110807186.1
申请日:2021-07-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向移动设备拍摄的遥感图像坐标匹配方法,属于移动设备拍摄图像匹配领域,将原始尺寸的图像块与其尺度缩放后的所有图像块都送入遥感底图进行滑动匹配,由此获得不同尺度下的相似度矩阵。从每个相似度矩阵中获取最大相似度得分,该得分对应的位置为该尺度下的坐标位置定位。由此获得不同尺度下,相似性得分与位置坐标的一一对应关系。将相似度得分按照图像块尺度从小到大的顺序排列,从中选取任意一个相似度得分,基于邻域加权方式为其分配一个权重,生成该尺度下新的最终相似度得分。选取更新后的不同尺度下最大相似度得分为最终的坐标位置定位。本发明减少了图像匹配定位的误差,提升了找到底图中正确匹配位置的准确性。
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公开(公告)号:CN112270280B
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202011204160.X
申请日:2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/11 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的遥感图像中的露天矿场检测方法,属于目标检测领域。基于Mask R‑CNN网络,在此网络上设计了基于混合注意力的区域生成网络MA‑RPN和基于扩展的特征金字塔网络ET‑FPN,MA‑RPN引入了混合注意力机制,在区域生成网络中添加注意力模块,通过注意力掩码将图片中露天矿场的关键特征标识出来,从而帮助模型学习到需要关注的露天矿场区域;ET‑FPN具有专门用于露天矿场检测的金字塔层,用以提取遥感图像中露天矿场的信息,扩展的特征金字塔层反馈到后续的检测器进一步进行定位和分类。本发明能够在遥感图像中实现露天矿场的检测。
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公开(公告)号:CN112270278A
公开(公告)日:2021-01-26
申请号:CN202011204133.2
申请日:2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于关键点的蓝顶房检测方法,属于目标检测领域。基于不需要锚框的方式来产生候选角点,致力于改善关键点匹配,根据向心位移算法获得高质量的角点对,然后根据角点对生成目标边界框,左上和右下角点预测模块都使用交叉可变形卷积特征适配以丰富角点位置处的视觉特征,角点预测和交叉可变形卷积的结果输入到向心偏移模块中,进行角点匹配,在匹配过程中形成得分比较高的边界框,作为最终输出的预测框。本发明提出的蓝顶房检测模型将特征提取、角点预测、边界框形成、目标检测过程都融入到一个端到端的深度网络模型中,最终本发明能够在遥感图像上完成快速准确的蓝顶房检测。
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公开(公告)号:CN113537351A
公开(公告)日:2021-10-22
申请号:CN202110807186.1
申请日:2021-07-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种面向移动设备拍摄的遥感图像坐标匹配方法,属于移动设备拍摄图像匹配领域,将原始尺寸的图像块与其尺度缩放后的所有图像块都送入遥感底图进行滑动匹配,由此获得不同尺度下的相似度矩阵。从每个相似度矩阵中获取最大相似度得分,该得分对应的位置为该尺度下的坐标位置定位。由此获得不同尺度下,相似性得分与位置坐标的一一对应关系。将相似度得分按照图像块尺度从小到大的顺序排列,从中选取任意一个相似度得分,基于邻域加权方式为其分配一个权重,生成该尺度下新的最终相似度得分。选取更新后的不同尺度下最大相似度得分为最终的坐标位置定位。本发明减少了图像匹配定位的误差,提升了找到底图中正确匹配位置的准确性。
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公开(公告)号:CN112270280A
公开(公告)日:2021-01-26
申请号:CN202011204160.X
申请日:2020-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的遥感图像中的露天矿场检测方法,属于目标检测领域。基于Mask R‑CNN网络,在此网络上设计了基于混合注意力的区域生成网络MA‑RPN和基于扩展的特征金字塔网络ET‑FPN,MA‑RPN引入了混合注意力机制,在区域生成网络中添加注意力模块,通过注意力掩码将图片中露天矿场的关键特征标识出来,从而帮助模型学习到需要关注的露天矿场区域;ET‑FPN具有专门用于露天矿场检测的金字塔层,用以提取遥感图像中露天矿场的信息,扩展的特征金字塔层反馈到后续的检测器进一步进行定位和分类。本发明能够在遥感图像中实现露天矿场的检测。
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