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公开(公告)号:CN114488132B
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202210161907.0
申请日:2022-02-22
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载GNSS‑S雷达的目标检测方法,包括:将GNSS‑S雷达搭载在低轨卫星上,接收GNSS导航卫星的目标后向散射信号,对目标进行探测;构建星载GNSS‑S双站雷达的运动目标回波模型;采用基于并行遗传算法的长时间相参积累处理方法,快速搜索目标的相对运动参数,并对目标后向散射信号进行长时间相参积累;根据目标后向散射信号的长时间积累结果,解算目标的位置及运动参数;采用卡尔曼滤波技术,剔除虚假目标,实现对目标的长时间跟踪。本发明可实现多目标、复杂运动目标极弱信号的精确、快速检测。
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公开(公告)号:CN115115939A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210899281.3
申请日:2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于特征注意力机制的遥感图像目标细粒度识别方法,包括:对原始遥感图像的目标数据和目标特征数据进行标注;对所述原始遥感图像、所述标注的目标数据和目标特征数据进行处理和增强,获得三组数据集;构建目标‑特征注意力模型;将处理和增强后的三组数据集输入所述目标‑特征注意力模型进行训练,利用训练好的目标‑特征注意力模型完成所述原始遥感图像中的目标细粒度的型号级识别。本发明可以实现遥感影像飞机等目标的高精度精细化型号级识别。
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公开(公告)号:CN115100652A
公开(公告)日:2022-09-23
申请号:CN202210921803.5
申请日:2022-08-02
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于高分遥感图像的电子地图自动化生成方法,包括:建立全景分割模型,利用全景分割模型提取遥感图像的特征,生成遥感图像特征图;利用全景分割模型的实例分割分支对遥感图像特征图的目标进行实例标注,利用全景分割模型的语义分割分支对遥感图像特征图的地物要素进行语义标注,获得实例标签和语义标签;对实例标签和语义标签进行空间层级排序,获取每个标签的像素排序得分;利用像素排序得分为基准生成全景分割图像;利用边缘优化算法对全景分割图像进行优化;利用位图矢量化成图方法对优化后的全景分割图像生成电子地图。本发明可由高分辨率遥感影像生成电子地图,提升对目标实例分割和地物要素边缘的提取和优化能力。
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公开(公告)号:CN115019183A
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202210900359.9
申请日:2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于知识蒸馏和图像重构的遥感影像模型迁移方法,包括:在样本充足和标注完整的数据集A中训练第一目标检测模型,获得教师模型;利用知识蒸馏对所述教师模型进行压缩,获得学生模型,并在样本不足的数据集B中进行训练;利用训练后的学生模型对与所述数据集B的数据类型相同的待测试数据进行判别,获得第一判别结果;重构所述待测试数据,使所述待测试数据与所述数据集A的数据类型相同,利用所述教师模型对重构后的待测试数据进行判别,获得第二判别结果;将所述第一判别结果和所述第二判别结果的全连接层进行加权融合,获得用于判别所述待测试数据的第二目标检测模型。该方法可实现不同类型遥感影像的模型迁移。
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公开(公告)号:CN114998749A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210900855.4
申请日:2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种用于目标检测的SAR数据扩增方法,包括:获取原始SAR图像数据集及其标注信息;对所述原始SAR图像数据集进行目标检测,结合所述标注信息,构建负样本集;利用所述标注信息获得所述原始SAR图像数据集中的目标样本,构建方位角目标样本集;构建基于自注意力机制的生成对抗网络,利用所述负样本集和所述方位角目标样本集对所述生成对抗网络进行迭代训练;评估所述生成对抗网络生成的样本质量,获得高质量的生成样本;在所述原始SAR图像数据集中插入所述高质量的生成样本,以及对应的标注信息。本发明实现SAR数据的自动扩增,提升SAR图像目标识别任务训练集中目标样本的多样性和均衡性。
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公开(公告)号:CN114998748A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210900842.7
申请日:2022-07-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06V20/10 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/52 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像目标精细识别方法、电子设备及存储介质,以遥感图像提取的目标特征向量作为输入,充分利用其中编码的多实例信息,将同一幅图片上各实例的相似度信息进行对比学习,结合粗粒度的任意目标检测网络进行端到端的训练,而无需额外设计,通过已知的目标类别标签应用于分类损失以训练相似度计算网络;同时应用于对比损失,增大相同细粒度类别实例之间的相似度,而削减不同细粒度类别实例之间的相似度,增强了模型对实例之间的辨别区分能力。
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公开(公告)号:CN114624656A
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202210219484.3
申请日:2022-03-08
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种星载多基线双波段雷达系统及其空间目标探测方法,系统包括:S波段雷达发射宽波束信号和接收目标回波信号,实现大范围空间目标搜索,得到空间目标信息;目标搜索处理子系统处理S波段雷达的回波信号,实现大范围空间目标的检测,获得目标粗略位置和速度;Ka波段雷达根据空间目标信息,接收不同探测区域的目标回波信号并对目标进行批量跟踪,或对同一探测区域的目标进行干涉测量;S波段雷达与Ka波段雷达共孔径;目标跟踪与干涉测量子系统根据Ka波段雷达不同工作模式,对多个探测区域目标进行持续跟踪,得到目标实时轨迹信息,或对同一探测区域目标进行干涉测量,得到目标位置信息。可实现空间批量目标的高精度定位与跟踪。
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公开(公告)号:CN114488135A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202210314938.5
申请日:2022-03-28
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种低轨小卫星分布式GNSS‑S雷达系统及在轨处理方法,系统包括:主卫星(50),用于对探测区域的导航卫星信号进行接收与捕获跟踪,对海面舰船目标的GNSS‑S回波信号进行接收与处理,对分布式GNSS‑S雷达信息进行融合处理;从卫星(10,20,30,40),用于对探测区域的导航卫星信号进行接收与捕获跟踪,对海面舰船目标的GNSS‑S回波信号进行接收与处理。本发明具有成像探测性能高、信息时效性高、自身隐蔽性强、系统功耗低、系统成本低等优势。
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公开(公告)号:CN116485652B
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202310465820.7
申请日:2023-04-26
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4023 , G06T7/13 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种遥感影像车辆目标检测的超分辨率重建方法,包括:构建不同场景下丰富的高分辨率遥感影像数据集,对所述高分辨率遥感影像数据集进行预处理;根据所述高分辨率遥感影像数据集得到对应的低分辨率遥感影像数据集,构建目标超分重建数据集;提取所述低分辨率遥感影像数据集中低分辨率遥感影像的边缘特征;构建超分辨率重建模型,利用所述目标超分重建数据集和所述边缘特征训练优化所述超分辨率重建模型;利用所述超分辨率重建模型对目标进行高分辨率恢复和重建。通过实施本发明的上述方案,有效解决车辆目标因呈现出弱小特性而导致其检测率较低的问题,有效改善目标
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公开(公告)号:CN115825960B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202211465865.6
申请日:2022-11-22
Applicant: 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及基于星载GNSS‑S雷达的海面风场反演方法,包括:S100,星载GNSS‑S雷达接收海面散射的多维GNSS‑S回波信号;S200,沿方位向,对所述多维GNSS‑S回波信号进行子孔径划分,得到多个回波子孔径SAR图像;S300,根据多个所述回波子孔径SAR图像,确定海杂波的时间相关性;S400,根据多个所述回波子孔径SAR图像进行GNSS‑SAR子孔径成像,得到多视SAR图像;S500,根据所述多视SAR图像,确定海杂波的空间相关性;S600,根据所述多视SAR图像,确定海杂波的幅度分布特性;S700,根据海杂波的时间相关性、空间相关性和幅度分布特性,确定海面风场模型。本发明可以实现海面风场的连续、大范围、高时效性反演。(56)对比文件万贝 等.机载GNSS-R海面风场反演信号处理方法研究.电子设计工程.2018,第26卷(第7期),第63-67页.Chen Li 等.An Algorithm for Sea-Surface Wind Field Retrieval From GNSS-RDelay-Doppler Map.IEEE Geoscience andRemote Sensing Letters.2014,第11卷(第2期),第2110-2114页.
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