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公开(公告)号：CN113313118A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110712902.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于多尺度特征融合的自适应可变占比目标检测方法，属于目标检测技术领域，本发明为解决待测目标是小目标情况下，小目标在特征图上尺寸过小，学习过程中易被大目标主导，导致小目标检测效果较差的问题。它包括：可变占比图像生成器将原始数据生成不同大小的目标数据，然后将目标数据输送至特征提取网络，特征提取网络对特征进行提取，然后将提取的特征输送至多尺度特征生成器，多尺度特征生成器产生三个尺度的特征图，所述三个尺度特征图包括小特征图、中特征图和大特征图，将三个尺度的特征图输送至多尺度预测框中，多尺度预测框对三个尺度的特征图分别生成预测框，预测框内即为目标检测结果。本发明用于目标检测，尤其适用于小目标的目标检测。
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公开(公告)号：CN113192204A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110128087.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的单幅倾斜遥感图像中建筑物的三维重建方法涉及遥感图像三维建模技术领域，目的是为了克服现有三维重建方法的输入条件复杂以及不满足重建尺度精度要求的问题，方法具体如下：步骤一、从遥感图像中截取至少一个正方形的待重建目标子图；一个待重建目标子图包括一个需三维重建的建筑物的图像，且建筑物的图像的形状中心与待重建目标子图的中心重合；步骤二、将待重建目标子图输入经过训练的单幅图像重建网络，获得三维模型的边界点与边界面；步骤三、根据三维模型的边界点与边界面，利用移动立方体算法生成网格结构的建筑物三维重建模型。
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公开(公告)号：CN109409286A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811248521.3
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于伪样本增强训练的船舶目标检测方法，包括以下步骤：搜集船舶3D模型数据，生成初步船舶模型；对初步船舶模型进行纹理映射，生成仿真船舶模型；以真实图像为基底，采用正投影方法将仿真船舶模型投射至图像中，生成仿真图像，以仿真图像数据构成伪样本集；将伪样本集与真实图像数据集结合，构成训练集，采用Faster-RCNN目标检测方法进行训练，得到船舶检测网络；使用检测网络对待检测的图像进行船舶检测。本发明降低了Faster-RCNN目标检测方法训练过程中对训练数据量的要求，提升了检测精度，减少了船舶目标漏检。
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公开(公告)号：CN109360231A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811248556.7
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分形深度卷积生成对抗网络的海冰遥感图像仿真方法，包括以下步骤：步骤1：收集N幅实际海冰遥感图像，利用分形方法生成N个K×K的海冰场景高程矩阵；步骤2：依据每个高程矩阵和海冰色带，逐一索引生成初始仿真海冰RGB图像集；步骤3：将初始仿真海冰RGB图像矢量化，形成N个初始化矢量数据；步骤4：利用步骤3形成的矢量数据作为生成网络初始输入，同时初始化生成网络和判别网络权重参数；步骤5：利用N幅实际海冰遥感图像训练分形深度卷积生成对抗网络；步骤6：通过步骤1～步骤3重新生成矢量数据，将数据输入步骤5所训练完成的分形深度卷积生成对抗网络。本发明能够降低网络计算量，同时提升海冰仿真效果。
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公开(公告)号：CN120047740A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510123680.4
申请日：2025-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/766 , G06T3/4038
Abstract: 基于傅立叶条件掩码的高光谱遥感图像异常目标检测方法、存储介质及设备，属于目标检测技术领域。为了解决高光谱遥感图像异常目标检测存在提取光谱图像特征能力有限的问题，从而导致了无法很好地分离背景和异常，本发明利用条件掩码网络对高光谱图像X进行处理得到条件掩码M，然后将高光谱图像X通过通道维度与条件掩码M拼接，形成条件图像Xcat；获取条件图像Xcat后，通过注意权值滤波器得到W；将W与Xcat相乘，并将得到的结果图像通过单层卷积操作得到重构图像 将重构图像于原始的高光谱图像X进行做差得到最终的检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116310228A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310205663.6
申请日：2023-03-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种针对遥感场景的表面重建与新视图合成方法，涉及遥感图像处理技术领域，针对现有技术中由于颜色偏差及权重偏差的存在，导致合成的图像不准确的问题，本申请不仅能够拥有神经渲染对场景的逼真再呈现能力，还能兼顾表面渲染的无偏性与体渲染的感受野，以准确重建场景的曲面表示，进而提升了合成图像的准确率。同时，本申请还能针对遥感场景做出优化，以适应遥感场景视图稀疏、地物复杂的特性。
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公开(公告)号：CN116258824A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211616806.4
申请日：2022-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/05 , G06T7/33 , G06T7/194 , G06N3/0464
Abstract: 基于超广义立体像对的信息提取与三维重建方法，涉及轨迹规划领域。本发明是为了解决现有立体像对的建模方法还存在不满足标准立体像对的限定条件时难以通过少量局部点高质量地重建建筑物的整体结构，导致难以提取出正射图像视角盲区中的缺失信息的问题。本发明包括：获取建筑物倾斜遥感图像，并对建筑物倾斜遥感图像进行透视实例分割获得透视实例分割结果；对透视实例分割结果进行信息修复获得单体建筑物图像；对来自不同建筑物倾斜遥感图像的同一修复后的单体建筑图像进行匹配；基于匹配结果利用每个单体建筑物的图像实现超广义立体像对三维重建；超广义立体像对为覆盖某一区域的任意幅倾斜遥感图像。本发明用于建筑物的三维重建。
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公开(公告)号：CN116246171A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310217028.X
申请日：2023-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 一种空‑谱多尺度高光谱遥感图像目标检测方法及设备，属于高光谱遥感图像目标检测技术领域。为了解决现有的高光谱目标检测存在空间信息应用不够充分的问题以及其导致的高光谱目标检测能力弱的问题。本发明基于待检测目标区域的高光谱数据，将三维空间像素块构成一个样本，称为一个patch；将待测图像中所有的像元的patch与目标先验的patch构建样本对；将样本对输入多尺度空‑谱目标检测网络进行目标检测，首先通过两条结构、参数共享的独立支路分别处理输入的样本对中的两个patch，每条独立支路上对光谱特征和空间特征进行提取，然后在两条独立支路中最后一个下采样单元之后合并，输出特征经过多尺度差异特征混合后给出两个输入的相似度。
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公开(公告)号：CN113223159B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110584103.7
申请日：2021-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06K9/62
Abstract: 基于目标纹理虚拟化处理的单幅遥感图像三维建模方法，属于遥感图像技术领域，本发明为解决对遥感图像进行三维建模时目标纹理复杂冗余不利于本身结构信息提取，影响三维建模效果的问题。包括：以待建目标为中心裁剪为正方形小图像并去除目标以外背景信息，建立三维模型，利用三维模型图片作为风格图片采用对抗损失函数和循环一致性损失函数对生成对抗网络进行训练，应用图像虚拟化算法对单个目标RGB图像进行风格迁移处理，训练单个目标图像建模网络，使用图像虚拟化结果和目标对应的真实模型作为训练集，获得最优化的网络参数模型，建立从二维图像到三维模型的映射关系，利用移动立方体算法获得最终输出模型。本发明用于单幅遥感图像的三维建模。
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公开(公告)号：CN114841319A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210474822.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于多尺度自适应卷积核的多光谱图像变化检测方法，属于多光谱图像变化检测领域。为了解决高光谱图像变化检测过程中，现有的方法存在对复杂地物信息提取困难、变化区域边界定位不准确的问题，本发明设计了权重共享的双侧编码路径的MASK‑Net，将基于自适应权重的卷积核选择模块嵌入到编码路径中提取图像中的多尺度特征；并将多尺度空间特征输入到本发明所设计的具有注意力机制的上采样模块来提取网络中的深层特征，通道注意力使得浅层特征和深层特征得到了选择性的融合，基于设计的网络进行检测；本发明还使用多模态条件随机场来对神经网络的结果进行二次检测实现变化像素的分类与定位。主要用于多光谱图像的变化检测。
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