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公开(公告)号：CN113221775B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202110545880.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06K9/62
Abstract: 单阶段任意四边形回归框大长宽比目标遥感图像检测方法，属于遥感图像技术领域，为解决遥感图像为俯瞰视角，无法采用水平框对大长宽比目标进行准确定位的问题。它基于单阶段目标检测框架，能够回归任意四边形；过程包括：利用特征金字塔网络结构，对目标遥感图像三个特征层分别进行特征提取，并对提取特征进行融合；采用任意四边形框对目标遥感图像的目标位置进行回归计算，获取任意四边形的候选框，同时获得分类结果和置信度得分；合并三个尺度上置信度得分高的候选框，还原到原始尺寸，计算每个类别候选框之间的交并比，采用解决任意四边形的非极大值抑制算法去掉多余候选框，获得最终检测结果。本发明用于对大长宽比的目标遥感图像进行检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298808B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110692278.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明的一种面向倾斜遥感图像中建筑物遮挡信息的修复方法属于图像处理技术领域，目的是为了克服现有图像遮挡信息修复方法中信息修复的策略不宜选择，导致修复的质量以保证的问题，方法具体步骤如下：步骤一、将倾斜遥感图像进行分块，得到分块遥感图像；步骤二、通过训练后的透视实例分割网络，得到分块遥感图像中每个独立建筑物的建筑物整体区域掩模面积和建筑物被遮挡区域掩模面积，并计算得到建筑物被遮挡区域掩模面积相对于的建筑物整体区域掩模面积的比例；步骤三、将比例与设定的比例阈值T比较，通过基于边缘推演的图像补全策略或对基于轮廓约束的图像补全策略倾斜遥感图像中建筑物遮挡信息进行修复。
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公开(公告)号：CN113487738A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110707259.X
申请日：2021-06-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于虚拟知识迁移的建筑物及其遮挡区域单体化提取方法，涉及遥感图像信息提取领域，本发明为了解决建筑物信息提取中，训练样本不充足，目标情况和遮挡情况均具有高度不确定性的透视实例分割问题，提出了基于虚拟知识迁移的建筑物及其遮挡区域的单体化提取方法。引入虚拟知识生成模块，自动化地获取大量带有真实遮挡情况标记的、具有相似语义关系的、观测角度全面覆盖的训练数据，解决了训练样本不充足的问题。采用实例分割与遮挡判别模块相结合的策略，配合特征金字塔网络，解决了建筑物形态，尺度以及遮挡情况多样性的问题，且建筑物透视实例分割的准确率高。
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公开(公告)号：CN113313207A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110714354.2
申请日：2021-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种类别真值约束分类函数的样本不平衡目标检测方法，属于遥感图像技术领域，本发明为解决大规模数据集的目标检测存在分类不准确、不同目标分类之间的目标数目不平衡的问题。它包括：将输入的数据集进行非均匀采样，采样过程中依据各类别数据集的数目进行采样频率的调整；将采样后的数据输入到深度学习目标检测算法模型中进行训练，充分学习各类别的特征信息；优化深度学习目标检测算法模型中检测头部位的归一化指数函数，在归一化指数函数中引入类别真值约束的分类函数，输出目标检测结果。本发明用于大规模数据集的目标检测。
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公开(公告)号：CN113221775A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110545880.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 单阶段任意四边形回归框大长宽比目标遥感图像检测算法，属于遥感图像技术领域，为解决遥感图像为俯瞰视角，无法采用水平框对大长宽比目标进行准确定位的问题。它基于单阶段目标检测框架，能够回归任意四边形；过程包括：利用特征金字塔网络结构，对目标遥感图像三个特征层分别进行特征提取，并对提取特征进行融合；采用任意四边形框对目标遥感图像的目标位置进行回归计算，获取任意四边形的候选框，同时获得分类结果和置信度得分；合并三个尺度上置信度得分高的候选框，还原到原始尺寸，计算每个类别候选框之间的交并比，采用解决任意四边形的非极大值抑制算法去掉多余候选框，获得最终检测结果。本发明用于对大长宽比的目标遥感图像进行检测。
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公开(公告)号：CN113033686A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110361621.2
申请日：2021-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于核引导可变卷积和双窗联合双边滤波器的高光谱图分类方法及系统，属于高光谱图像分类技术领域。为了解决现有的高光谱图像分类方法存在问题椒盐噪声和区域级错分问题，以及无法提取适当的空谱信息的问题。本发明首先利用多层核引导可变卷积层组成特征提取网络提取准确的空谱特征，并得到初始的分类概率图；然后进行再分类，经过第一个双窗联合双边滤波器和第二个双窗联合双边滤波器进行分类；对于初始的分类概率图中任一个像素点进行上述操作，输出的结果就是最终的分类概率图；对最终的分类概率图进行最大概率取值，得到最终的分类结果图。主要用于高光谱图的分类。
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