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公开(公告)号：CN115830179A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211706712.6
申请日：2022-12-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T11/20 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/46 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种类别无关的遥感地物矢量拓扑结构提取方法，包括：步骤1，建立训练集样本库；步骤2，构建与类别无关的遥感地物矢量拓扑结构提取模型，TopDiG模型，所述TopDiG模型通过卷积网络提取地物的低层次拓扑特征，生成预测结点和视觉描述子，然后采用动态标签监督策略，根据预测结点动态地生成邻接图标签，最后基于Transformer的有向邻接图生成器预测地物拓扑结构；步骤3，设计多任务约束的损失函数，对步骤2中的TopDiG模型进行训练；步骤4，利用训练好的TopDiG模型对影像预测库进行遥感地物提取，即可得到遥感影像目标地物矢量拓扑结构。本方法可以直接从输入影像中得到地物矢量拓扑结构，避免了栅格转矢量过程的信息损失与复杂计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110443248B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910560692.8
申请日：2019-06-26
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种大幅遥感影像语义分割分块效应消除方法及系统，该方法利用滑动窗口尺寸、全局融合因子综合计算窗口加权函数，同时顾及卷积神经网络(CNN)在GPU环境下批处理预测的优势，以总批处理大小所处理的影像块为处理单元，对不同步长下的批处理影像进行全局加权融合。利用滑动窗口尺寸及融合因子，消除扩充边界，从而获取最终融合结果，消除大幅遥感影像语义分割分块效应。
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公开(公告)号：CN112883839A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110140498.1
申请日：2021-02-02
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应样本集构造与深度学习的遥感影像解译方法，包括步骤：对样本总集进行特征提取，并对提取的特征进行聚类，构建视觉词袋模型的特征词典，得到样本子集；构建基于深度学习网络的解译模型，并先后输入样本总集和聚类的样本子集对解译模型进行训练，分别得到总解译模型和与各样本子集相对应的子解译模型；采用总解译模型以及根据待解译遥感影像的影像特征选取的合适的若干子解译模型，对待解译遥感影像进行自适应解译。其显著效果是：通过聚类的自动化、分布式手段快速建立海量遥感影像的样本库，并利用机器深度学习技术对样本库数据进行训练，获得适应于不同场景的智能解译模型，解译精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN110348383B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910625253.0
申请日：2019-07-11
Applicant: 重庆市地理信息和遥感应用中心(重庆市测绘产品质量检验测试中心) , 武汉大学
Inventor： 丁忆 , 李朋龙 , 胡翔云 , 曾安明 , 张泽烈 , 胡艳 , 徐永书 , 魏域君 , 李晓龙 , 张觅 , 罗鼎 , 陈静 , 郑中 , 刘朝晖 , 王亚林 , 范文武 , 王小攀 , 连蓉 , 林熙 , 谭攀
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络回归的道路中心线和双线提取方法，包括如下步骤：利用已训练卷积神经网络，预测出待提取的高分辨率遥感影像的道路中心线距离图和道路宽度图；利用非极小值抑制算法，结合道路中心线距离图提取出道路中心线；根据提取出的道路中心线，结合道路宽度图提取出道路双线；选取道路中心线上的像素点作为初始道路种子点，计算初始道路种子点所在的道路方向，利用道路追踪算法重建道路网络的拓扑结构，输出道路网络提取结果。该方法通过端对端的训练，直接从训练数据中学习到易于分类的特征，不需要任何后处理来提取道路中线和边线，泛化能力更强，道路提取精度高，细小道路提取效果较好。
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公开(公告)号：CN107092870A
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201710218464.3
申请日：2017-04-05
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率影像语意信息提取方法及系统，该方法采用对偶多尺度流形排序卷积神经网络来解决高分辨率影像语意信息的提取问题，本发明利用卷积神经网络池化层隐含多尺度信息的特性，构建多尺度“卷积‑扩张卷积”对偶网络层，并采用连续域内流形排序优化的方法，对多尺度空间下的结果进行优化。利用多尺度的优化结果，采用均值融合的方式对所提取的语意信息进行融合处理，从而获取高分辨率影像最终的语意分割结果。
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公开(公告)号：CN104182949A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410406630.9
申请日：2014-08-18
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于直方图特征点配准的影像匀色与融合方法及系统，该方法根据影像亮度直方图特征提取直方图极值点，并采用一维高斯平滑抑制亮度直方图局部噪声点；同时，使用匹配代价函数对匹配矩阵消元的方式构建直方图极值点间的匹配关系，并以匹配的直方图极值点作为直方图特征点。利用直方图特征点，采用影像重叠区的直方图特征点对应亮度值修正影像亮度。本发明能对大视角、近距离色差较大的影像进行色调差异处理，能自动消除多张影像重叠区域内以及非重叠区的色调差异，达到影像局部区域色调均衡与拼接后街景的全景影像整体色调均衡的效果。
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