公开(公告)号：CN115100532A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210921934.3

申请日：2022-08-02

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 贺广均 ,  张昊东 ,  邓岳 ,  金世超 ,  冯鹏铭 ,  梁银川 ,  鲁俊喆 ,  王勇 ,  常江 ,  杨志才

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N5/02 ,  G06N5/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种小样本遥感图像目标检测方法和系统，所述小样本遥感图像目标检测方法包括：利用基础训练网络训练基类数据，其中，所述基础训练网络包括针对遥感图像建立的知识图谱；利用微调训练网络训练小样本数据，所述小样本数据包括经所述基础训练网络训练后的基类数据和新类数据。本发明的基础训练网络上训练完成的基类数据与新类数据一起构成微调训练网络的样本数据集，使得基础训练阶段训练好的网络可以通过微调训练很好地泛化到当前遥感图像小样本目标检测任务中，且知识图谱的知识输入可以为网络提供先验知识，可以在样本数量少、样本获取难度大的情况下，高效地训练出具备良好性能的目标检测网络。

公开(公告)号：CN115019181A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210900309.0

申请日：2022-07-28

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 金世超 ,  冯鹏铭 ,  贺广均 ,  符晗 ,  刘世烁 ,  常江 ,  邹同元 ,  梁银川 ,  车程安 ,  田路云

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及一种遥感图像旋转目标检测方法、电子设备及存储介质，在训练中，对给定的目标位置标签，先利用椭圆分布采样方式，获取丰富的样本点；利用自适应前景采样策略，从高层特征图到低层特征图依次获取高质量的前景样本点，与网络预测的前景目标一起输入到损失函数，从而学到更准确的目标特征表示方法，基于标签中目标真值坐标，通过调整椭圆长边与短边的长度，自适应地在特征图上进行采样，避免了小尺寸目标在特征金字塔中难以获取采样点和大尺寸获取过多冗余采样点的问题，通过自适应的方法提升了采样精度和泛化性，对高分辨率遥感图像旋转框目标检测具有重要意义。

公开(公告)号：CN110992366A

公开(公告)日：2020-04-10

申请号：CN201911197414.7

申请日：2019-11-29

Applicant: 北京卫星信息工程研究所

Inventor： 贺广均 ,  王进 ,  石慧峰 ,  冯鹏铭 ,  马爱利

IPC: G06T7/10 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明实施例公开了一种图像语义分割方法、装置及存储介质；其中，所述方法包括：获取至少一幅图像；对所述至少一幅图像进行超像素分割，得到对应的超像素分割图；根据所述超像素分割图构建重组层，利用所述重组层生成目标分割模型；基于所述目标分割模型对所述图像及所述超像素分割图像进行处理，得到语义分割结果。

公开(公告)号：CN109033998A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810721848.1

申请日：2018-07-04

Applicant: 北京航空航天大学 ,  北京卫星信息工程研究所

Inventor： 史振威 ,  陈浩 ,  冯鹏铭 ,  吴犀 ,  石天阳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00637 ,  G06K9/627

Abstract: 本发明涉及一种注意力机制卷积神经网络的遥感影像地物标注方法，包括计算机读取数据、构造注意力机制的卷积神经网络、训练网络模型、测试网络得到标注结果四个步骤。本发明通过增加注意力机制模块，使得网络有针对性地提取关键位置的信息，弥补网络末端缺乏空间信息的不足，提升对网络对地物细节的分类效果；并且利用深度监督的机制，利用网络中间提取的特征进行监督分类，能进一步加快网络的训练速度以及提升网络的综合性能；通过反卷积的升采样模块，使得网络提取特征的分辨率增加，能够一定程度上克服小地物难以检测的问题，能自动化将遥感影像各像元分类为相应地物类别，减少人工解译的麻烦，大大加快解译进程，得到精细化的标注结果。