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公开(公告)号：CN111950433B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202010789212.8
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明属于遥感信息处理技术领域，提供光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法，对卫星成像过程进行全链路模拟，利用参考影像、数字高程模型得到模拟影像和对应的内外方位元素；利用基于灰度或者基于特征的方法在参考影像和模拟影像上进行特征提取，得到若干特征点；设置一个合理的搜索范围，然后验证其是否为同名点；逐一计算参考影像上的特征点，完成正样本集的构建；随机在参考影像和模拟影像上选取一定数量的特征点，构成负样本集的构建。本发明实现了无需手动标注的光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法，大大提高了样本集构建的效率、可靠性，降低了成本和专业门槛。
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公开(公告)号：CN112613397B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202011521708.3
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06T17/05
Abstract: 本发明属于卫星遥感信息智能处理技术领域，提供一种多视角光学卫星影像目标识别深度学习训练样本集构建方法。筛选搜集整理目标区域的三维模型数据和数字线划图信息，并就其比例尺、分辨率、时效性的一致性进行评估分析，筛选一致性较高的数据，如果数据不满足要求，则重新采集数据直至满足需求为止。基于三维场景的目标标注，卫星影像成像全链路仿真，将得到的多视角卫星影像进行标注与增广。本发明解决了现有的遥感影像目标检测数据集不能满足多视角光学卫星影像处理需求的问题，为多视角卫星影像在目标识别中的应用奠定了技术基础。
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公开(公告)号：CN112613397A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011521708.3
申请日：2020-12-21
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明属于卫星遥感信息智能处理技术领域，提供一种多视角光学卫星影像目标识别深度学习训练样本集构建方法。筛选搜集整理目标区域的三维模型数据和数字线划图信息，并就其比例尺、分辨率、时效性的一致性进行评估分析，筛选一致性较高的数据，如果数据不满足要求，则重新采集数据直至满足需求为止。基于三维场景的目标标注，卫星影像成像全链路仿真，将得到的多视角卫星影像进行标注与增广。本发明解决了现有的遥感影像目标检测数据集不能满足多视角光学卫星影像处理需求的问题，为多视角卫星影像在目标识别中的应用奠定了技术基础。
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公开(公告)号：CN111950433A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010789212.8
申请日：2020-08-07
Applicant: 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
Abstract: 本发明属于遥感信息处理技术领域，提供光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法，对卫星成像过程进行全链路模拟，利用参考影像、数字高程模型得到模拟影像和对应的内外方位元素；利用基于灰度或者基于特征的方法在参考影像和模拟影像上进行特征提取，得到若干特征点；设置一个合理的搜索范围，然后验证其是否为同名点；逐一计算参考影像上的特征点，完成正样本集的构建；随机在参考影像和模拟影像上选取一定数量的特征点，构成负样本集的构建。本发明实现了无需手动标注的光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法，大大提高了样本集构建的效率、可靠性，降低了成本和专业门槛。
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