公开(公告)号：CN114898089A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210543624.2

申请日：2022-05-18

申请人： 中国矿业大学(北京) ,  北京大学

发明人： 杜守航 ,  杜世宏 ,  崔希民 ,  张修远 ,  刘波 ,  李炜

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种融合高分影像和POI数据的功能区提取与分类方法，其方法如下：A、采集高分影像数据，构建多尺度可变形卷积网络模型提取多尺度功能语义特征影像块；B、采用多尺度分割算法对功能语义特征影像数据进行功能单元分割处理并得到若干个功能区单元；C、计算各个功能区单元的单元属性；D、利用随机森林分类器对各个功能区单元进行分类。本发明构建有多尺度可变形卷积网络模型进行功能语义特征提取，基于功能区单元融合遥感影像多尺度深度特征和POI数据核密度分析特征，通过随机森林分类器实现功能区的分类；本发明能够提高城市功能区提取的精度和精细程度，可以快速高效地应用于大范围城市功能区提取任务，以满足实际应用需求。

公开(公告)号：CN114898089B

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210543624.2

申请日：2022-05-18

申请人： 中国矿业大学(北京) ,  北京大学

发明人： 杜守航 ,  杜世宏 ,  崔希民 ,  张修远 ,  刘波 ,  李炜

IPC分类号： G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种融合高分影像和POI数据的功能区提取与分类方法，其方法如下：A、采集高分影像数据，构建多尺度可变形卷积网络模型提取多尺度功能语义特征影像块；B、采用多尺度分割算法对功能语义特征影像数据进行功能单元分割处理并得到若干个功能区单元；C、计算各个功能区单元的单元属性；D、利用随机森林分类器对各个功能区单元进行分类。本发明构建有多尺度可变形卷积网络模型进行功能语义特征提取，基于功能区单元融合遥感影像多尺度深度特征和POI数据核密度分析特征，通过随机森林分类器实现功能区的分类；本发明能够提高城市功能区提取的精度和精细程度，可以快速高效地应用于大范围城市功能区提取任务，以满足实际应用需求。

公开(公告)号：CN115546649B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211306355.4

申请日：2022-10-24

申请人： 中国矿业大学(北京)

发明人： 杜守航 ,  邢江河 ,  王绍宇 ,  李军 ,  张成业 ,  李炜

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种单视遥感影像高度估计和语义分割多任务预测方法，其方法包括：A、构建多任务网络模型；B、采集高分辨率光学遥感影像样本并得到样本数据集；C、将样本数据集中的光谱空间特征影像块输入多任务网络模型中；D、采集待预测的高分辨率光学遥感影像并裁剪成光谱空间特征影像块输入训练后的多任务网络模型，分别加权计算得到高度估计预测结果DSM和语义分割预测结果SS。本发明多尺度残差及可变形卷积网络能够实现多尺度特征提取，并能克服各类地物的复杂、异质和尺度差异大等问题，DSM数据与语义分割生成网络分别利用混合特征和优选特征进行DSM数据估计与语义分割，最终得到高精度的地物DSM估计结果与语义分割结果。

公开(公告)号：CN114549972A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210050976.4

申请日：2022-01-17

申请人： 中国矿业大学(北京) ,  中国自然资源航空物探遥感中心 ,  北京数论科技有限公司

发明人： 李军 ,  邢江河 ,  杜守航 ,  张成业 ,  杨金中 ,  李炜

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/10

摘要： 本发明提供一种露天矿采场提取方法、装置、设备、介质及程序产品，包括：获取露天采场的待检测遥感影像，并对待检测遥感影像进行降采样；将降采样后的待检测遥感影像输入至Faster R‑CNN，得到露天采场的矩形范围信息；基于矩形范围信息，在待检测遥感影像上进行截取，得到影像块，并在影像块上叠加NDVI和RRI波段得到具有红、绿、蓝、近红、NDVI、RRI六个波段的待提取影像；将待提取影像输入至改进的U‑Net网络，得到露天采场提取结果。本发明用以解决现有技术中消耗计算机内存和运行时间，以及识别露天矿采场的精度低的缺陷，实现了提升定位和提取的计算效率和精度。

公开(公告)号：CN113887459B

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111185384.5

申请日：2021-10-12

申请人： 中国矿业大学(北京) ,  中国自然资源航空物探遥感中心 ,  北京数论科技有限公司

发明人： 李军 ,  李炜 ,  杜守航 ,  张成业 ,  杨金中 ,  邢江河

IPC分类号： G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于改进Unet++的露天矿区采场变化区域检测方法，其方法如下：A、获取至少两个年份的采场样本数据集，采场样本数据集中的数据为露天矿区采场的高分辨率遥感影像；B、基于Pytorch设计构建改进的Unet++网络模型，Unet++网络模型以Unet++作为基础网络结构，引入可变形卷积模块和CBAM注意力机制模块，CBAM注意力机制模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；C、Unet++网络模型训练：利用训练数据集对Unet++网络模型进行训练并得到训练后的Unet++网络模型。本发明将多尺度可变形卷积引入Unet++网络模型并用于露天矿区场景特征提取，提高了鲁棒性与识别精度；通过在可变形卷积Unet++网络中加入深度学习注意力机制，增强模型对实质性变化类特征的学习与敏感程度。

公开(公告)号：CN115482463B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202211064803.4

申请日：2022-09-01

申请人： 北京低碳清洁能源研究院 ,  中国矿业大学(北京)

发明人： 李全生 ,  刘海涛 ,  杜守航 ,  郭俊廷 ,  李军 ,  滕腾 ,  张村 ,  阎跃观 ,  张成业

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种生成对抗网络矿区土地覆盖识别方法及系统，其方法包括：S1、获取一个区域内影像块数据集和土地覆盖标签数据集；S2、基于Pytorch构建包含生成网络和判别网络的生成对抗网络模型；S3、构建生成对抗网络模型的损失函数：S4、利用联合感知损失函数对生成对抗网络模型进行动态训练直到达到纳什平衡；S5、向训练后的生成网络输入研究区的影像块数据，输出矿区土地覆盖识别结果图。本发明通过土地覆盖样本数据集对构建的生成对抗网络模型进行训练，采用联合感知损失函数，最终实现对输入研究区影像块数据的矿区土地覆盖识别并输出特征图，提高了高分遥感影像中矿区土地覆盖的识别精度及分割效果。

公开(公告)号：CN113435411A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110843211.1

申请日：2021-07-26

申请人： 中国矿业大学(北京) ,  中国自然资源航空物探遥感中心

发明人： 李军 ,  杜守航 ,  杨金中 ,  张成业 ,  邢江河 ,  郑慧玉 ,  李炜

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于改进DeepLabV3+的露天矿区土地利用识别方法，首先制作矿区不同土地利用类型样本数据集，构建DeepLabV3+网络模型，采用Xception作为基础网络架构提取低层和高层特征，其次通过改进的空间金字塔池化提取多尺度特征信息，然后将多尺度特征输入到注意力机制模块中，增强网络模型的分类能力；最后，聚合Xception低层特征与多尺度高层特征，通过卷积和上采样得到模型预测结果。本发明通过低层特征多尺度空间信息融合减少网络逐层卷积池化导致的边缘信息损失，提高了分割精度，通过引入空间注意力机制模块聚合多尺度上下文信息，增强网络模型的分类能力，通过占比加权的方法解决网络训练中样本不平衡的问题，提高了各类别用地的分类识别精度。

公开(公告)号：CN117351359B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202311378728.3

申请日：2023-10-24

申请人： 中国矿业大学(北京)

发明人： 张成业 ,  谢焱新 ,  李军 ,  杜守航 ,  邢江河

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/776 ,  G06V10/766 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于改进Mask R‑CNN的矿区无人机影像沙棘识别方法及系统，其方法包括：S1、构建包括特征提取网络、注意力机制模块、RPN区域生成网络、检测头网络系统的改进Mask R‑CNN网络模型，特征提取网络对输入影像处理得到特征图P2～P6；S2、注意力机制模块对输入特征图加权处理得到特征图Q2～Q6；S3、RPN区域生成网络遍历特征图Q2～Q6每个像素点并得到候选目标区域RoIs；检测头网络系统经过识别与分割相结合的处理得到包含边界框、类别信息的特征图像；S4、采集研究区的正射影像输入训练后的改进Mask R‑CNN网络模型并得到所对应的特征图像。本发明提高了沙棘的识别效率和准确性，能够更可靠地捕捉和分析沙棘植被数据，为矿区沙棘的管理和维护提供有力支持。

公开(公告)号：CN117892053A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202310870117.4

申请日：2023-07-14

申请人： 中国矿业大学(北京)

发明人： 郭伟 ,  滕永佳 ,  吕玲 ,  蒋金豹 ,  孙灏 ,  赵恒谦 ,  杜守航 ,  李康宁

IPC分类号： G06F17/18 ,  G06F16/906 ,  G01D21/02

摘要： 本发明公开了一种结合多目标规划生态系统碳储量遥感预测方法及系统，其方法包括：S1、将历史土地利用状态数据、规划土地利用状态数据输入MOP模型得出研究时刻所对应的土地利用状态数据A；S2、构建驱动因子邻域权重分析模型，驱动因子邻域权重分析模型从历史土地利用分析数据库提取土地利用转移矩阵，通过PLUS模型利用土地利用转移矩阵的驱动因子及邻域权重对土地利用状态数据A进行数据修正；S3、将土地利用状态数据B输入InVEST模型分别计算得到植被地上碳储量、植被地下碳储量、土壤表层碳储量以及总碳储量。本发明能够基于规划土地利用状态数据预估碳汇前景，实现土地利用与碳储量双因素时空变化下的生态系统碳储量评估预测。

公开(公告)号：CN117351359A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311378728.3

申请日：2023-10-24

申请人： 中国矿业大学(北京)

发明人： 张成业 ,  谢焱新 ,  李军 ,  杜守航 ,  邢江河

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06V10/776 ,  G06V10/766 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种基于改进Mask R‑CNN的矿区无人机影像沙棘识别方法及系统，其方法包括：S1、构建包括特征提取网络、注意力机制模块、RPN区域生成网络、检测头网络系统的改进Mask R‑CNN网络模型，特征提取网络对输入影像处理得到特征图P2～P6；S2、注意力机制模块对输入特征图加权处理得到特征图Q2～Q6；S3、RPN区域生成网络遍历特征图Q2～Q6每个像素点并得到候选目标区域RoIs；检测头网络系统经过识别与分割相结合的处理得到包含边界框、类别信息的特征图像；S4、采集研究区的正射影像输入训练后的改进Mask R‑CNN网络模型并得到所对应的特征图像。本发明提高了沙棘的识别效率和准确性，能够更可靠地捕捉和分析沙棘植被数据，为矿区沙棘的管理和维护提供有力支持。