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公开(公告)号：CN117058548A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311049842.1
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种遥感图像目标检测方法、装置、存储介质和电子设备。该方法包括：获取待检测的第一遥感图像；利用预设的特征提取网络对第一遥感图像进行特征提取，得到在多个不同层级的第一特征图像；通过预训练的遥感目标检测模型的第一特征处理单元对多个不同层级的第一特征图像进行特征处理，得到对应的第一融合特征图像；通过遥感目标检测模型的第一检测单元对多个不同层级的第一融合特征图像进行检测，得到多个不同层级的第一融合特征图像对应的检测结果，并基于不同层级对应的检测结果确定第一遥感图像的第一多尺度目标。本申请解决了遥感目标检测技术无法捕捉跨尺度特征的长距离依赖关系，导致混叠效应验证的技术问题。
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公开(公告)号：CN116466369A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310342127.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书涉及卫星探测技术领域，具体地公开了一种高低轨卫星可见时间窗口确定方法及装置，其中，该方法包括：获取高轨卫星参数、低轨卫星参数和任务起止时间；高轨卫星参数包括高轨卫星轨道参数以及高轨卫星轨迹点数据；低轨卫星参数包括低轨卫星轨道参数和低轨卫星轨迹点数据；建立低轨卫星轨迹点数据的R‑tree索引；根据高轨卫星轨迹点数据、高轨卫星轨道参数和低轨卫星轨道参数，构建搜索区域；利用搜索区域在R‑tree索引中进行搜索，得到地球无遮挡弧段；针对地球无遮挡弧段中多个低轨卫星轨迹点中各轨迹点进行可见性判断，确定高低轨卫星可见时间窗口。上述方案可以在降低计算可见时间窗口的计算量的同时保证计算精度。
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公开(公告)号：CN119131167A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411123567.8
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种素描图像的生成方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取待进行处理的光学人脸图像，其中，光学人脸图像为光学域图像；采用素描生成模型对光学人脸图像进行处理，得到与光学人脸图像对应的素描图像，其中，素描生成模型生成的素描图像为素描域图像，素描生成模型为通过域间距离优化损失函数训练得到的，通过域间距离优化损失函数学习图像从光学域到素描域的映射，使得素描图像与光学人脸图像对应的真实素描图像的相似度大于预设阈值。本申请解决了相关技术中的素描合成方法存在特征分布匹配精确度低，生成的素描图像与真实素描图像模态差异较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN118918412A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410931783.9
申请日：2024-07-11
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 本申请公开了一种模型的训练方法及装置、非易失性存储介质、电子设备。其中，该方法包括：获取包含人脸图像的光学图像、对光学图像进行掩膜处理得到的目标图像、光学图像对应的目标素描图像，其中，目标素描图像中包含人脸图像；根据光学图像生成特征图像，其中，特征图像包括：面部特征图像和头发特征图像；将特征图像、光学图像和目标图像作为训练数据，以目标素描图像作为测试数据对神经网络模型进行迭代训练，直到迭代次数达到预设次数，确定训练完成。本申请解决了由于相关技术中采用对比学习的方法训练模型时，忽略人脸面部结构的空间分布造成的训练得到的模型输出的人脸素描图像存在面部区域纹理模糊和头发区域纹理模糊的技术问题。
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公开(公告)号：CN116580303A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310531872.X
申请日：2023-05-11
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于层级图交互注意力网络的遥感目标检测方法和装置。所述遥感目标检测方法包括：通过遥感模型中的空间图构建模块，针对遥感图像样本构建空间图，所述空间图包括空间节点和空间边；通过遥感模型中的语义图构建模块，根据遥感图像样本的标签构建语义图，所述语义图包括语义节点和语义边；通过遥感模型中的预测模块，对空间图和语义图进行遥感目标检测；根据遥感目标检测结果，调整遥感模型的参数，得到训练后的遥感模型，训练后的遥感模型用于对待检测的遥感图像进行遥感目标检测。本说明书实施例可以提高遥感目标检测的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116400384A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310341557.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书公开了可见窗口确定及星下点R‑Tree建立方法、装置，其中可见窗口确定方法包括：获取卫星绕地飞行过程中的星下点位置数据；获取卫星的星下点位置数据的R‑Tree；获取目标的位置数据；根据卫星上搭载的对地观测系统的观察参数，确定以目标为中心的空间搜索区域；在R‑Tree中搜索目标星下点位置数据，其中，目标星下点位置是位于空间搜索区域内的星下点位置；根据搜索结果确定星载对地观测系统对目标的可见窗口。本方案所确定的可见窗口精度较高，并且计算效率较现有技术有显著提升。
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公开(公告)号：CN116189265A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310154365.9
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本说明书提供了基于轻量化语义Transformer模型的素描人脸识别方法、装置及设备。该方法包括：获取训练样本的特征图像；将特征图像输入Transformer模型中，得到第一层和第二层抽象语义标记，再建立具有全局联系的抽象语义标记；根据特征图像和具有全局联系的抽象语义标记，确定目标细化特征图；根据目标细化特征图，确定目标域适应焦点损失；根据目标域适应焦点损失优化Transformer模型，得到目标Transformer模型；获取待识别的素描图像和光学人脸照片，将待识别素描图像和光学人脸照片输入目标Transformer模型中，得到素描人脸识别结果。基于上述方法能够提高素描人脸识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116994142A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311041597.X
申请日：2023-08-17
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本申请公开了一种图像差异信息的检测方法及装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取第一目标图像和第二目标图像；对第一目标图像和第二目标图像进行序列化处理，得到第一特征图像；基于第一特征图像生成多个第二特征图像；对第一特征图像和多个第二特征图像进行特征均衡处理，得到多个第三特征图像；对第一特征图像、多个第二特征图像和第三特征图像进行融合处理，得到第三目标图像，其中，第三目标图像中包括：第一类信息和第二类信息，第一类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像发生变化的部分图像，第二类信息用于记载第二目标图像相对于第一目标图像未发生变化的部分图像。
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公开(公告)号：CN116227856A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310117604.3
申请日：2023-02-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 本说明书实施例提供一种针对多星多任务的任务规划方法、装置及存储介质。所述方法包括：基于观测任务对卫星的观测窗口的需求构建至少一个窗口组合；根据不同优先级的观测任务的完成情况确定目标函数；综合窗口调用情况、任务规划情况、卫星能力约束、不同窗口组合之间的冲突关系和目标函数，构建多星任务规划模型；利用多星任务规划模型，计算当前窗口组合序列所对应的所有邻域序列的目标函数值；基于目标函数值的大小选取不存在于禁忌列表中的邻域序列作为下一窗口组合序列；重复执行计算不同邻域序列的目标函数值、选取下一窗口组合序列的步骤以完成任务规划。上述方法保证任务整体的执行效率，确保高优先级任务的优先处理，有利于实际应用。
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公开(公告)号：CN117095433A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310899533.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书涉及人工智能技术领域，具体地公开了一种素描人脸识别方法及装置，其中，该方法包括：获取训练集；利用训练集对预设识别模型进行训练，得到目标识别模型，以对素描图像进行人脸识别；预设识别模型包括卷积神经网络、序列化模块、分组Transformer网络、GeM池化层和域自适应网络；分组Transformer网络中分组多头自注意力模块对样本集中的视觉标记序列进行分组，在各第一分组内进行自注意力运算生成分组多头自注意力建模结果；跨组多头自注意力模块对分组多头自注意力建模结果跨组组合，在各第二分组内进行自注意力运算生成跨组多头自注意力建模结果。上述方案捕捉特征全局上下文联系，提高了素描人脸识别准确率。
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