基于时空自监督学习的多通道静止卫星时序超分方法

    公开(公告)号:CN119006289B

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411486840.3

    申请日:2024-10-23

    Inventor: 林翔 李昀英 李骞

    Abstract: 本发明涉及基于时空自监督学习的多通道静止卫星时序超分方法。包括:获取训练数据集,其包括数据对;构建时序超分预训练模型;将数据对输入时序超分预训练模型,并基于预先构建的损失函数进行训练,得到训练好的时序超分模型;训练时,隐空间编码器对输入的数据对进行处理,输出隐空间表示张量与隐空间残差张量;将隐空间表示张量输入序列时空运动流估计模块,得到时空运动流表示张量;将时空运动流表示张量输入内插帧预测模块进行卷积运算,得到隐空间内插帧;将隐空间内插帧与隐空间残差张量输入内插帧解码模块进行还原,得到高分辨率时序超分结果。本发明改变了多通道静止卫星时序超分范式,提升了精度和可靠性。

    基于时空自监督学习的多通道静止卫星时序超分方法

    公开(公告)号:CN119006289A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411486840.3

    申请日:2024-10-23

    Inventor: 林翔 李昀英 李骞

    Abstract: 本发明涉及基于时空自监督学习的多通道静止卫星时序超分方法。包括:获取训练数据集,其包括数据对;构建时序超分预训练模型;将数据对输入时序超分预训练模型,并基于预先构建的损失函数进行训练,得到训练好的时序超分模型;训练时,隐空间编码器对输入的数据对进行处理,输出隐空间表示张量与隐空间残差张量;将隐空间表示张量输入序列时空运动流估计模块,得到时空运动流表示张量;将时空运动流表示张量输入内插帧预测模块进行卷积运算,得到隐空间内插帧;将隐空间内插帧与隐空间残差张量输入内插帧解码模块进行还原,得到高分辨率时序超分结果。本发明改变了多通道静止卫星时序超分范式,提升了精度和可靠性。

    一种低轨卫星成像数据网络化传输方法、系统及可读介质

    公开(公告)号:CN119051732A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411534008.6

    申请日:2024-10-31

    Abstract: 本发明提供了一种低轨卫星成像数据网络化传输方法、系统及可读介质,该方法包括:将卫星动态网络拓扑结构转化为多个静态拓扑集合,得到时空演变图模型;构建卫星成像数据网络化传输模型的目标函数,并确定约束条件;按照时隙划分,分别求解各个时隙中的局部最优解,再将各个时隙中的局部最优解合并,作为最终目标函数的最优解;其中,针对各个时隙中的局部最优解,拆分为连接计划构建求解、数据传输求解,在连接计划构建求解结果的基础上,对数据传输求解。本方案在针对低轨卫星进行大量成像数据的传输时,能够合理的规划有限的资源,保证成像数据尽可能的下传至地面站,从而保证数据的完整型和有效性。

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