公开(公告)号：CN118551665B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411009138.8

申请日：2024-07-26

申请人： 兰州交通大学

发明人： 何毅 ,  火天宝 ,  闫浩文 ,  杨旺 ,  张立峰 ,  李文德 ,  杨树文 ,  刘涛

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及地表形变监测领域，具体涉及一种基于InSAR和双向门控循环单元的地表形变预测方法。利用InSAR方法获取地表形变数据和环境因子特征数据并进行时序差分，根据得到地表形变时序序列和环境因子特征时序序列建立原始数据集；构建基于双向门控循环单元的多输出地表形变预测网络，包括全局‑局部特征提取模块、多因素交叉注意残差模块和嵌入自注意机制的局部残差模块；将原始数据集输入多输出地表形变预测网络中，获取地表形变预测结果。本发明构建的预测模型能够对前后向以及关键的形变特征进行捕捉，从而实现高精度、有效的长时序地表形变预测。

公开(公告)号：CN117315456A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202310080962.1

申请日：2023-02-08

申请人： 兰州交通大学

发明人： 何毅 ,  陈鹤升 ,  高秉海 ,  张立峰 ,  张清 ,  方煜敏 ,  火天宝 ,  路建刚

IPC分类号： G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06N3/048 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于通道注意力机制U‑Net网络的滑坡提取方法，涉及深度学习方法应用于计算机视觉技术领域，该方法包括：结合U‑Net网络和通道注意力机制SENet网络构建通道注意力机制U‑Net网络模型，将构建的多波段训练数据集通过concatenate方法输入至通道注意力机制U‑Net网络模型后进行训练，得到最优的通道注意力机制U‑Net网络模型，利用通道注意力机制U‑Net网络模型结合Sentinel‑2A遥感影像进行滑坡提取；通过增加了对于特征通道的关注，能够自动调整特征通道的权值，抑制低相关特征通道，更好地区分滑坡与非滑坡的光谱差异，重点学习滑坡特征，从而实现更加精确的滑坡提取。

公开(公告)号：CN117233764A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311509816.2

申请日：2023-11-14

申请人： 兰州交通大学

发明人： 何毅 ,  杨旺 ,  张清 ,  高秉海 ,  金龙 ,  火天宝 ,  陈鹤升 ,  刘耀祥

IPC分类号： G01S13/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种基于R2AU‑Net的InSAR相位解缠方法。利用菱形方形算法生成用于模拟InSAR相位的地形数据，将地形数据从笛卡尔坐标系转换至雷达坐标系，根据雷达卫星和地形数据在雷达坐标系中的相对位置反算解缠相位，并利用缠绕算法获取缠绕相位；结合循环残差卷积结构和空间注意力模块，构建基于U‑Net网络结构的相位解缠模型；将缠绕相位作为相位解缠模型的输入，解缠相位作为相位解缠模型的输出对相位解缠模型进行训练；根据训练好的相位解缠模型进行相位解缠。本发明构建的R2AU‑Net相位解缠模型能够更有效地保留地形高程或真实地表形变信息，提高了解缠结果的可靠性。

公开(公告)号：CN118551665A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202411009138.8

申请日：2024-07-26

申请人： 兰州交通大学

发明人： 何毅 ,  火天宝 ,  闫浩文 ,  杨旺 ,  张立峰 ,  李文德 ,  杨树文 ,  刘涛

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及地表形变监测领域，具体涉及一种基于InSAR和双向门控循环单元的地表形变预测方法。利用InSAR方法获取地表形变数据和环境因子特征数据并进行时序差分，根据得到地表形变时序序列和环境因子特征时序序列建立原始数据集；构建基于双向门控循环单元的多输出地表形变预测网络，包括全局‑局部特征提取模块、多因素交叉注意残差模块和嵌入自注意机制的局部残差模块；将原始数据集输入多输出地表形变预测网络中，获取地表形变预测结果。本发明构建的预测模型能够对前后向以及关键的形变特征进行捕捉，从而实现高精度、有效的长时序地表形变预测。

公开(公告)号：CN117233764B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311509816.2

申请日：2023-11-14

申请人： 兰州交通大学

发明人： 何毅 ,  杨旺 ,  张清 ,  高秉海 ,  金龙 ,  火天宝 ,  陈鹤升 ,  刘耀祥

IPC分类号： G01S13/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种基于R2AU‑Net的InSAR相位解缠方法。利用菱形方形算法生成用于模拟InSAR相位的地形数据，将地形数据从笛卡尔坐标系转换至雷达坐标系，根据雷达卫星和地形数据在雷达坐标系中的相对位置反算解缠相位，并利用缠绕算法获取缠绕相位；结合循环残差卷积结构和空间注意力模块，构建基于U‑Net网络结构的相位解缠模型；将缠绕相位作为相位解缠模型的输入，解缠相位作为相位解缠模型的输出对相位解缠模型进行训练；根据训练好的相位解缠模型进行相位解缠。本发明构建的R2AU‑Net相位解缠模型能够更有效地保留地形高程或真实地表形变信息，提高了解缠结果的可靠性。