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公开(公告)号：CN116958804A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310262546.3
申请日：2023-03-17
Applicant: 中南大学 , 内蒙航天动力机械测试所
IPC: G06V20/10 , G01N21/25 , G06V20/13 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了跨光学传感器遥感影像场景理解的通用传导式迁移学习方法，包括以下步骤：提出单因素准则，从已有的域中构建一组中间域；根据中间域构建若干个跨光学传感器场景理解迁移子任务；选择合适的主流迁移学习方法作为基础迁移方法；实现多个迁移子任务之间的传导式迁移。本发明将传导式迁移学习框架应用于到了跨光学传感器遥感影像场景理解数据集，提出了基于单因素准则的中间域构建方法，形成了适配于大多数主流迁移方法的通用传导式迁移学习框架，使得迁移学习方法的适用面更广，鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN113011427B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110285256.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 中南大学 , 重庆市地理信息和遥感应用中心
Abstract: 本发明公开了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：构建语义分割网络模型(如Deeplab v3+)；采用无标注数据对所述网络模型的编码器进行预训练；预训练完成后，在标注样本上对所述网络模型进行有监督语义分割训练；采用有监督语义分割训练完成的网络模型对遥感图像进行语义分割；在预训练的过程中，采用全局风格对比和局部匹配对比结合的方式进行对比学习。本发明将对比自监督学习应用于到了遥感语义分割数据集，提出了全局风格和局部匹配对比学习框架，形成了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，使得语义分割方法的适用面更广，分割效果更好。
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公开(公告)号：CN111651501A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010484892.2
申请日：2020-06-01
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种面向地理大数据的空间聚合尺度选择方法，包括：对研究区域进行不同格网大小下的等距离格网划分；生成不同尺度的尺度快照；对不同尺度快照建立点云；对各个尺度快照的点云进行拓扑特征提取；对各个尺度快照进行尺度效应分析，获取关键尺度；根据关键尺度，选择所需的空间聚合尺度。本发明方法引入拓扑分析方法，通过多阶拓扑不变量刻画不同聚合尺度下数据的聚类模式、环状模式以及类间模式，并通过模式的演变量化尺度效应的影响，进而找到尺度突变点来判断合适的研究尺度范围，由此选择的空间聚合尺度更符合实际需求。
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公开(公告)号：CN107145550B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710285684.8
申请日：2017-04-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种遥感影像目标检测基准库的构建方法及装置，包括：获取第一影像数据和所述第一影像数据对应的第一面状数据；对所述第一影像数据进行分块，生成第二影像块；获取所述第一面状数据的最小包络矩形，生成第二面状数据；根据所述第二影像块和所述最小包络矩形的经纬度坐标，将坐标范围位于所述第二影像块的坐标范围内的第二面状数据集成为第三面状数据；根据所述第二影像块和所述第三面状数据，生成标签文件；根据所述第二影像块和所述标签文件，构建数据库。本发明通过对影像数据进行分块，并获取面状数据的最小包络矩形，然后将对应于同一影像块的面状数据进行集成，并生成影像块对应的标签文件，从而实现数据库的快速构建。
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公开(公告)号：CN107145550A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710285684.8
申请日：2017-04-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种遥感影像目标检测基准库的构建方法及装置，包括：获取第一影像数据和所述第一影像数据对应的第一面状数据；对所述第一影像数据进行分块，生成第二影像块；获取所述第一面状数据的最小包络矩形，生成第二面状数据；根据所述第二影像块和所述最小包络矩形的经纬度坐标，将坐标范围位于所述第二影像块的坐标范围内的第二面状数据集成为第三面状数据；根据所述第二影像块和所述第三面状数据，生成标签文件；根据所述第二影像块和所述标签文件，构建数据库。本发明通过对影像数据进行分块，并获取面状数据的最小包络矩形，然后将对应于同一影像块的面状数据进行集成，并生成影像块对应的标签文件，从而实现数据库的快速构建。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105701483A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610113115.0
申请日：2016-02-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/36 , G06K9/46 , G06K9/6201 , G06K9/6268 , G06K9/6288 , G06T3/40 , G06T3/4007 , G06T2207/10032 , G06T2207/20004 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种融合多光谱遥感数据和夜间灯光遥感数据的城市边界提取方法，通过联合使用不透水面指数和夜间灯光遥感数据中提取的灯光指数可以更为精确地定位城区边界，降低误提取现象。同时，通过融合较夜间灯光遥感数据空间分辨率更高的多光谱遥感数据，将两者数据特征同时作为城市区域和非城市区域的区别特征，保证了提取的城区边界较单独使用夜间灯光遥感数据更为精细。大量实验结果表明，本发明城市边界正确提取率达到了90％以上，较现有技术提高了近10％，误提取率低至10％以下，解决了现有技术存在的问题，适用于土地规划、地理国情监测、城市扩张分析等城市遥感应用。
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公开(公告)号：CN103065296B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210544618.5
申请日：2012-12-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘特征的高分辨率遥感影像居民区提取方法，包括以下步骤：步骤1：影像预处理；步骤2：边缘特征提取；步骤3：构建空间投票矩阵；步骤4：Ostu阈值分割步骤；采用Ostu阈值分割方法获取居民区投票值与非居民区投票值的自适应分割阈值，并根据该自适应分割阈值对空间投票矩阵进行二值化分割，得到影像中居民区和非居民区；该发明以边缘特征密度为度量标准，利用高斯函数建立空间投票矩阵，将空间距离转化投票值，以空间投票机制提取高分辨遥感影像上的居民区，有效地解决了居民区提取中自动化程度和提取精度有限的技术缺陷，适用于高分辨率遥感影像分析和处理。
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公开(公告)号：CN104318540A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410559785.6
申请日：2014-10-20
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种利用CPU与GPU协同的航空影像在线拼接方法，直接利用POS数据和平均高程面纠正影像，来代替传统的连接点提取以及自动空三等摄影测量过程，同时在CPU端计算当前影像与对应的纠正影像之间的单应变换关系，来代替传统的基于共线方程的点到点的数字微分纠正过程，然后利用GPU并行计算实现影像的纠正过程；由于航空影像间具有较大重叠度，采用基于预计算的自适应拼接方法，即通过计算后续影像的重叠度以判断当前影像是否需要拼接，很大程度上减少了冗余计算。有效的实现了航空影像的在线实时拼接，快速生成带有地理坐标的全景影像。
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公开(公告)号：CN118674998A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410955769.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/30 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种免图斑勾画的人机交互式地表覆盖分类方法，包括以下步骤：获取用于训练的地表覆盖分类数据集；分别使用条件扩散模型和噪声标签分类器进行训练，训练的目标都是对给定影像进行地表覆盖分类；其中，条件扩散模型训练后得到边界准确但是类别包含部分错误的地表覆盖分类结果，噪声标签分类器训练后对类别错误进行识别；条件扩散模型根据MSE损失更新模型参数，噪声标签分类器根据交叉熵损失更新模型参数；使用训练好的噪声标签分类器对条件扩散模型的结果进行噪声标签识别。本发明将遥感影像作为条件信息输入，将影像信息与去噪信息进行交互；通过可控工程效率的误分类提示器，自动寻找可能出错的部分地表覆盖数据。
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公开(公告)号：CN109767465B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201910149439.3
申请日：2019-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于H8/AHI的白天雾快速提取的方法，首先利用多天可见光数据合成晴空底图，利用反射率差异，阈值法去除晴空地表；归一化雪指数法去除雪和不透明冰云；对去除晴空地表、雪和不透明冰云的前后时序影像做比值，固定阈值去除影像中运动的及类型变化较大的云；结合红外波段亮度温度的差异，阈值法进一步去除影像中的冰云、薄卷云和水云；最后利用多天红外数据合成晴空底图，阈值法去除影像中的低层云。本发明是当前具有高时间分辨率的静止卫星数据的条件下的一种可准确、高效快速实现白天雾提取的方法。
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