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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110472472B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910463519.6
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SAR遥感图像的机场检测方法与装置，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决现有机场检测存在的流程复杂、耗时长、参数难以确定等问题。所述检测方法包括以下步骤：对原始的SAR遥感图像依次进行边缘区域高亮处理、中值滤波处理，得到预处理后的SAR遥感图像；对所述预处理后的SAR遥感图像依次进行图像二值化处理、反转处理，得到二值化后的SAR遥感图像；对所述二值化后的SAR遥感图像进行形态学处理；对经形态学处理后的遥感图像进行连通域评估，生成机场检测结果并输出。该方法主要应用于星载SAR遥感影像的机场提取，能够实现机场的快速检测，该方法简单有效，运算复杂度低，鲁棒性好，能够大幅提高机场检测效率。
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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：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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公开(公告)号：CN110472472A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910463519.6
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SAR遥感图像的机场检测方法与装置，属于遥感图像处理和分析技术领域，解决现有机场检测存在的流程复杂、耗时长、参数难以确定等问题。所述检测方法包括以下步骤：对原始的SAR遥感图像依次进行边缘区域高亮处理、中值滤波处理，得到预处理后的SAR遥感图像；对所述预处理后的SAR遥感图像依次进行图像二值化处理、反转处理，得到二值化后的SAR遥感图像；对所述二值化后的SAR遥感图像进行形态学处理；对经形态学处理后的遥感图像进行连通域评估，生成机场检测结果并输出。该方法主要应用于星载SAR遥感影像的机场提取，能够实现机场的快速检测，该方法简单有效，运算复杂度低，鲁棒性好，能够大幅提高机场检测效率。
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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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