公开(公告)号：CN114266967A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111534994.1

申请日：2021-12-15

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 闫奕名 ,  汪子璐 ,  宿南 ,  王文轩 ,  冯收 ,  赵春晖

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 基于符号距离特征的跨源遥感数据目标识别方法，属于遥感图像目标识别技术领域。为了解决遥感数据目标识别中异源图像特征提取和地物识别存在差异较大的问题，本发明首先获得待识别的遥感图像，并输入符号距离特征提取网络进行符号距离特征提取，得到随机采样点到目标边界的距离值s；当输入数据仅为同源数据，取边界点集为最终边界点集，当输入数据为同一个目标的异源数据时，将可见光图像、红外图像、SAR图像对应的符号距离特征按照比例进行融合，再判定点是否属于目标表面，得到最终的边界点集；然后对得到的三维点集进行三维特征提取，得到三维特征向量，将特征向量XE通过分类器进行识别。主要用于遥感数据的目标识别。

公开(公告)号：CN113239829B

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202110550692.7

申请日：2021-05-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 闫奕名 ,  王文轩 ,  宿南 ,  汪子璐 ,  冯收 ,  赵春晖

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T17/00

Abstract: 基于空间占用概率特征的跨维度遥感数据目标识别方法，属于遥感图像目标识别技术领域。本发明是为了解决目前没有一种有效的跨维度特征描述方法能够实现遥感数据中同一地物目标的二维图像数据与三维点云数据的关联问题。本发明首先训练二维图像的空间占用概率特征提取网络和三维点云的空间占用概率特征提取网络，然后对遥感数据中的二维图像数据和三维点云数据进行同类特征提取，即空间占用概率特征，最终基于空间占用概率特征实现遥感数据中同一地物目标的二维和三维数据之间的跨维度目标识别，即实现同一地物目标的二维图像数据与三维点云数据的关联。主要用于遥感数据的目标识别。

公开(公告)号：CN114266967B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202111534994.1

申请日：2021-12-15

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 闫奕名 ,  汪子璐 ,  宿南 ,  王文轩 ,  冯收 ,  赵春晖

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 基于符号距离特征的跨源遥感数据目标识别方法，属于遥感图像目标识别技术领域。为了解决遥感数据目标识别中异源图像特征提取和地物识别存在差异较大的问题，本发明首先获得待识别的遥感图像，并输入符号距离特征提取网络进行符号距离特征提取，得到随机采样点到目标边界的距离值s；当输入数据仅为同源数据，取边界点集为最终边界点集，当输入数据为同一个目标的异源数据时，将可见光图像、红外图像、SAR图像对应的符号距离特征按照比例进行融合，再判定点是否属于目标表面，得到最终的边界点集；然后对得到的三维点集进行三维特征提取，得到三维特征向量，将特征向量XE通过分类器进行识别。主要用于遥感数据的目标识别。

公开(公告)号：CN116258824A

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202211616806.4

申请日：2022-12-15

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 闫奕名 ,  时睿尧 ,  宿南 ,  张弛 ,  王文轩

IPC: G06T17/05 ,  G06T7/33 ,  G06T7/194 ,  G06N3/0464

Abstract: 基于超广义立体像对的信息提取与三维重建方法，涉及轨迹规划领域。本发明是为了解决现有立体像对的建模方法还存在不满足标准立体像对的限定条件时难以通过少量局部点高质量地重建建筑物的整体结构，导致难以提取出正射图像视角盲区中的缺失信息的问题。本发明包括：获取建筑物倾斜遥感图像，并对建筑物倾斜遥感图像进行透视实例分割获得透视实例分割结果；对透视实例分割结果进行信息修复获得单体建筑物图像；对来自不同建筑物倾斜遥感图像的同一修复后的单体建筑图像进行匹配；基于匹配结果利用每个单体建筑物的图像实现超广义立体像对三维重建；超广义立体像对为覆盖某一区域的任意幅倾斜遥感图像。本发明用于建筑物的三维重建。

公开(公告)号：CN113239829A

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110550692.7

申请日：2021-05-17

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 闫奕名 ,  王文轩 ,  宿南 ,  汪子璐 ,  冯收 ,  赵春晖

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T17/00

Abstract: 基于空间占用概率特征的跨维度遥感数据目标识别方法，属于遥感图像目标识别技术领域。本发明是为了解决目前没有一种有效的跨维度特征描述方法能够实现遥感数据中同一地物目标的二维图像数据与三维点云数据的关联问题。本发明首先训练二维图像的空间占用概率特征提取网络和三维点云的空间占用概率特征提取网络，然后对遥感数据中的二维图像数据和三维点云数据进行同类特征提取，即空间占用概率特征，最终基于空间占用概率特征实现遥感数据中同一地物目标的二维和三维数据之间的跨维度目标识别，即实现同一地物目标的二维图像数据与三维点云数据的关联。主要用于遥感数据的目标识别。