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公开(公告)号：CN110348296B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201910464579.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于人机融合的目标识别方法，属于遥感图像处理和分析领域，解决大幅面多目标遥感图像的目标识别分类问题；方法包括，获取图像分析员进行图像分析时的眼动信号,生成与图像对应的眼动热图，根据设置的热度阈值确定图像中的候选目标区域，裁剪图像提取候选目标；利用预先训练的卷积神经网络对所述候选目标进行特征提取；根据候选目标的特征进行目标识别和分类。本发明联合了人眼准确高效的目标搜索能力和卷积神经网络强大的目标分类能力，实现大幅面可见光遥感图像目标识别，并且可扩展应用于红外、高光谱、合成孔径雷达遥感图像目标识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110008899A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910262483.5
申请日：2019-04-02
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像候选目标提取与分类方法，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决了现有方法提取候选目标数量太多及分类精度低的问题。包括以下步骤：通过第一滑窗在遥感图像中提取大尺度区域，并输入到训练好的候选区域识别模型中，得到包含感兴趣目标的候选区域；通过第二滑窗在上述候选区域中提取候选目标；利用训练好的候选目标分类模型对上述提取的候选目标进行两步分类，确定候选目标的类别。本发明实现了在相同的召回率下，提取的候选目标数量远少于现有方法，同时，在使用相同的特征和相同的分类器的条件下，通过两步分类，大大提高了候选目标分类精度。
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公开(公告)号：CN110348296A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910464579.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于人机融合的目标识别方法，属于遥感图像处理和分析领域，解决大幅面多目标遥感图像的目标识别分类问题；方法包括，获取图像分析员进行图像分析时的眼动信号,生成与图像对应的眼动热图，根据设置的热度阈值确定图像中的候选目标区域，裁剪图像提取候选目标；利用预先训练的卷积神经网络对所述候选目标进行特征提取；根据候选目标的特征进行目标识别和分类。本发明联合了人眼准确高效的目标搜索能力和卷积神经网络强大的目标分类能力，实现大幅面可见光遥感图像目标识别，并且可扩展应用于红外、高光谱、合成孔径雷达遥感图像目标识别。
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公开(公告)号：CN110008900B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN201910262519.X
申请日：2019-04-02
Applicant: 北京市遥感信息研究所
IPC: G06V20/13 , G06N3/045 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种由区域到目标的可见光遥感图像候选目标提取方法，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决了现有候选目标提取方法应用场景受限或提取的候选目标数量太多的问题。包括以下步骤：通过第一滑窗在遥感图像中提取大尺度区域，第一滑窗的尺寸根据目标大小确定；将上述提取的大尺度区域依次输入到训练好的候选区域识别模型中进行分类，得到包含感兴趣目标的候选区域；通过第二滑窗在上述候选区域中进行候选目标提取，第二滑窗的尺寸小于第一滑窗。本发明实现了在相同的召回率下，提取的候选目标数量远少于现有方法，有效减少目标检测识别工作量，提高后续检测识别的速度和精度；同时，可应用于各种环境场合，克服了场景限
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公开(公告)号：CN110008899B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910262483.5
申请日：2019-04-02
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种可见光遥感图像候选目标提取与分类方法，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决了现有方法提取候选目标数量太多及分类精度低的问题。包括以下步骤：通过第一滑窗在遥感图像中提取大尺度区域，并输入到训练好的候选区域识别模型中，得到包含感兴趣目标的候选区域；通过第二滑窗在上述候选区域中提取候选目标；利用训练好的候选目标分类模型对上述提取的候选目标进行两步分类，确定候选目标的类别。本发明实现了在相同的召回率下，提取的候选目标数量远少于现有方法，同时，在使用相同的特征和相同的分类器的条件下，通过两步分类，大大提高了候选目标分类精度。
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公开(公告)号：CN110008900A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910262519.X
申请日：2019-04-02
Applicant: 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种由区域到目标的可见光遥感图像候选目标提取方法，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决了现有候选目标提取方法应用场景受限或提取的候选目标数量太多的问题。包括以下步骤：通过第一滑窗在遥感图像中提取大尺度区域，第一滑窗的尺寸根据目标大小确定；将上述提取的大尺度区域依次输入到训练好的候选区域识别模型中进行分类，得到包含感兴趣目标的候选区域；通过第二滑窗在上述候选区域中进行候选目标提取，第二滑窗的尺寸小于第一滑窗。本发明实现了在相同的召回率下，提取的候选目标数量远少于现有方法，有效减少目标检测识别工作量，提高后续检测识别的速度和精度；同时，可应用于各种环境场合，克服了场景限制。
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