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公开(公告)号：CN108960143B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201810721881.4
申请日：2018-07-04
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京卫星信息工程研究所
Abstract: 本发明一种高分辨率可见光遥感图像中的舰船检测深度学习方法，步骤如下：一、读入图像数据并进行预处理；二、对图像整体提取特征；三、在卷积层提取出图像抽象特征后，筛选出目标候选区域；四、在对应全图的特征图上切分出各目标候选区域的特征块，并用感兴趣区域池化层对特征块进行尺寸归一化；五、将特征送入全连接层得到空间变换参数，然后将空间变换参数与特征送入空间变换层，得到形变校正后的特征；六、根据校正后的特征对目标候选区域进行再次分类和位置修正。本发明增强了检测方法对目标旋转等形变的鲁棒性，提升高分辨率可见光遥感图像中的舰船目标检测效果，可应用在高分辨率可见光遥感图像船只目标检测中，具有广阔应用前景和价值。
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公开(公告)号：CN108960143A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810721881.4
申请日：2018-07-04
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京卫星信息工程研究所
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明一种高分辨率可见光遥感图像中的舰船检测深度学习方法，步骤如下：一、读入图像数据并进行预处理；二、对图像整体提取特征；三、在卷积层提取出图像抽象特征后，筛选出目标候选区域；四、在对应全图的特征图上切分出各目标候选区域的特征块，并用感兴趣区域池化层对特征块进行尺寸归一化；五、将特征送入全连接层得到空间变换参数，然后将空间变换参数与特征送入空间变换层，得到形变校正后的特征；六、根据校正后的特征对目标候选区域进行再次分类和位置修正。本发明增强了检测方法对目标旋转等形变的鲁棒性，提升高分辨率可见光遥感图像中的舰船目标检测效果，可应用在高分辨率可见光遥感图像船只目标检测中，具有广阔应用前景和价值。
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公开(公告)号：CN119274050A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411183069.2
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出一种基于自回归模型和扩散模型的遥感场景生成方法，基于自回归模型的遥感目标合理布局预测，采用自回归的思路预测目标出现的合理位置、大小和朝向，即每次仅预测一个目标的位置、大小和朝向，而之前的所有预测结果将成为下一次预测的条件输入。该方式将一个复杂的多元问题(目标之间彼此会有影响)化简，使得问题的解决变得更加容易。随后基于预测得到的位置、大小和朝向挖取遥感背景图像，在此基础上进行可控遥感目标生成。该方法分为四个步骤：步骤一：遥感场景图像收集并处理；步骤二：预测单个目标出现的位置、大小和朝向；步骤三：自回归采样。步骤四：遥感目标在背景中的生成并嵌入。
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公开(公告)号：CN118139118A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410448779.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 北京航空航天大学 , 上海人工智能创新中心
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W84/06 , G06N5/043
Abstract: 本发明提出了一种基于计算任务分配最优化模型的多星组网分布式推理方法，该方法包含：一、基于深度学习方法进行遥感影像感知任务及其量化部署；二、构建多星组网边缘计算设备之间的通信网络；三、建立计算任务分配最优化模型并求解；四、运行模型推理以及结果回收。本发明建立了计算任务分配最优化模型并求解，大幅降低了数据收发和模型推理总流程的时间，解决了多星组网场景下分布式推理普适性低的问题。此外本发明构建了一套指令‑交互式通信组网，提供了简单清晰且拓展性强的指令接口。除此之外，本技术也可以轻松迁移到其他需要进行多节点分布式推理边缘计算场景当中，如智慧交通、车载智能、工业检测等领域。
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公开(公告)号：CN108932474B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201810522781.9
申请日：2018-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明一种全卷积神经网络复合特征的遥感影像云判方法，它有五大步骤。步骤一：计算机读取数据；步骤二：样本扩充；步骤三：构造全卷积神经网络并提取复合特征；步骤四：训练网络；步骤五：自动云判，得到最终的结果图。本发明克服了现有技术的不足，很好地解决了遥感影像自动云判问题，自动化程度和判别精度均较高，能够大幅度降低人工成本，因此该方法可以应用于遥感影像的自动云判中，具有广阔的应用前景和价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107977619B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201711215419.9
申请日：2017-11-28
Applicant: 北京航空航天大学 , 上海航天电子通讯设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于集成学习约束能量最小化的高光谱目标检测方法，它有五大步骤：步骤一：计算机读取数据；步骤二：数据集拓展；步骤三：随机取样得到多个检测器；步骤四：计算计算像元向量与感兴趣目标的夹角；步骤五：将所得分布情况进行软投票。本发明克服了现有技术的不足，很好地解决了高光谱图像目标检测问题，取得了较好的检测结果，因而此方法可以应用在高光谱图像目标检测中，具有广阔的应用前景和价值。
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公开(公告)号：CN118506126A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410628798.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 北京航空航天大学 , 上海人工智能创新中心
IPC: G06V10/774 , G06V20/64 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/098 , G06N3/094 , G06T15/04 , G06T15/20
Abstract: 本发明公开一种基于可微渲染的遥感三维物理对抗样本生成方法。具体步骤如下：一、读入图像数据并进行预处理；二、构造基于可微渲染的遥感对抗样本生成算法；三、通过优化生成并保存对抗样本；四、进行遥感场景下车辆对抗效果检测。本发明针对具有倾侧角的真实遥感场景，面向遥感对地观测智能反侦察，针对数字空间的攻击和物理空间的攻击存在隔阂的问题，研究基于可微渲染实现的物理对抗样本生成，能够有效的利用可微渲染，采用端到端的结构，生成各个视角下具有对抗性的三维对抗样本，帮助实现在数字空间生成有效的对抗纹理。本发明能够通过优化生成有效的物理对抗样本，供后续生产单位进一步研究遥感模型脆弱性以及使用。
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公开(公告)号：CN104050827A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410250147.6
申请日：2014-06-06
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/0967 , G06K9/66
Abstract: 一种基于视觉的交通信号灯自动检测识别方法，它是一种利用颜色空间线性滤波和梯度方向直方图特征相结合的层级架构，通过训练来构建我国典型交通信号灯的检测识别模型。该方法包括训练和测试两个阶段，训练阶段完成训练数据集的收集、目标颜色光谱的确定以及分类模型参数的确定；测试阶段利用训练阶段获得的模型实现交通信号灯的检测识别，其包括交通信号灯候选区域筛选、连通域滤波、交通信号灯形状确认和交通信号灯指示方向确认。本发明克服了现有技术中交通信号灯检测识别实时性不好、识别精度对光照和模板敏感的缺点，取得了较好的检测识别效果，其技术成果在无人驾驶车辆智能决策和辅助驾驶系统领域具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN102663423A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210086072.3
申请日：2012-03-28
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 一种简谱图像的自动识别和演奏的方法，该方法有三大步骤：步骤一、简谱图像预处理；步骤二、简谱基元识别；步骤三、数字音频的生成和播放。本发明在深入分析简谱特征基础上，克服了简谱识别的诸多难点，提出一整套简谱自动识别和智能播放方法。该方法可以自动识别印刷体简谱、带歌词简谱、简谱与五线谱混合谱、简谱与吉他谱混合谱等多种形式的印刷体简谱，正确率均在95％以上；此外，该方法可以模拟钢琴、小提琴、吉他等多种乐器对简谱的演奏效果，并且可以实现简谱的实时识别和播放。
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公开(公告)号：CN118631314A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410646459.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 北京航空航天大学 , 上海人工智能创新中心
Abstract: 本发明公开一种大模型驱动的多星协同感知决策方法。具体步骤如下：一、数据准备；二、服务初始化与智能决策层构建；三、卫星监测与协作请求；四、决策分析与报告展示。本发明基于AutoGen框架构建一个Multi‑Agent系统，通过将大型语言模型搭载于星载平台，结合遥感数据进行智能分析，可实现卫星自主决策与多星座模块化融合。在基于STK(Satellite Tool Kit)软件的仿真验证中，该平台实现了出色的仿真结果，说明了该平台在协同感知和自主决策方面确实有着较好的效果。
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