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公开(公告)号：CN112562706B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011376556.2
申请日：2020-11-30
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G10L21/02 , G10L21/0208 , G10L25/03
摘要： 本发明提供一种基于时间潜在域特定说话人信息的目标语音提取方法，包括时间潜在域特征转换模型、目标说话人特征信息指导器与增强提取模块；待处理的复杂声学环境语音信息经过时间潜在域特征转换模型的处理将映射到潜在空间的特征矩阵，此特征矩阵将分别进入目标说话人特征信息指导器与增强提取模块；在目标说话人特征信息指导器中，特征矩阵将被判定为与某一特定的目标说话人潜在特征具有相关性，或者不包含目标说话人特征。本发明能实现从复杂声学环境语音信号到特定目标语音信号的端到端处理，能高效提取出针对特定任务的目标说话人信息，而不受其他干扰信号的影响，保障了模型传递给后续任务的特定目标语音信号具备极高的语音质量与可感知性。
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公开(公告)号：CN113269691A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110584825.2
申请日：2021-05-27
申请人： 北京卫星信息工程研究所 , 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明公开的属于SAR图像去噪方法技术领域，具体为一种基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法，该基于卷积稀疏进行噪声仿射拟合的SAR图像去噪方法的具体实施方案如下：利用图像增广和图像重进消除噪声特性对于模型训练过程的影响，本发明构建的网络具有训练初期收敛效率高，末期收敛情况与其他基准模型相同的特征，利用稀疏表示与卷积滤波器的特性，进一步节省了训练时间，提高了模型的迭代效率，借助图像增广丰富数据以及图像重建消除噪声特性的设计，本发明有效地降低了SAR图像去噪过程对无噪声SAR图像的需求度，减少了实际任务中在无噪声SAR图像获取过程投入的开支，并取得更为优秀的SAR图像去噪效果。
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公开(公告)号：CN113838107B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202111117036.4
申请日：2021-09-23
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06T7/33 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明属于遥感图像配准技术领域，具体涉及一种基于稠密连接的异源图像自动配准方法。本发明先对SAR与光学图像进行转换，再使用结合注意力机制的卷积神经网络进行特征点的提取，接着将提取到的特征点进行特征编码并完成预匹配，通过使用高斯混合模型进行动态内联点选择，从而完成特征点的匹配，最后进行图像配准，得到最终结果。本发明通过使用循环生成式对抗网络，解决了异源图像因成像原理不同给配准带来的困难，同时使用改进后的稠密连接Densenet结构提取特征点，极大提高了精度，从而提升后续模型配准的性能。
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公开(公告)号：CN113838107A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111117036.4
申请日：2021-09-23
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明属于遥感图像配准技术领域，具体涉及一种基于稠密连接的异源图像自动配准方法。本发明先对SAR与光学图像进行转换，再使用结合注意力机制的卷积神经网络进行特征点的提取，接着将提取到的特征点进行特征编码并完成预匹配，通过使用高斯混合模型进行动态内联点选择，从而完成特征点的匹配，最后进行图像配准，得到最终结果。本发明通过使用循环生成式对抗网络，解决了异源图像因成像原理不同给配准带来的困难，同时使用改进后的稠密连接Densenet结构提取特征点，极大提高了精度，从而提升后续模型配准的性能。
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公开(公告)号：CN116486160B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310457860.7
申请日：2023-04-25
申请人： 北京卫星信息工程研究所 , 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0895
摘要： 本发明涉及一种基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法、设备及存储介质，基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法包括：步骤S1、对高光谱遥感图像进行数据降维；步骤S2、构建输入样本；步骤S3、建立基于光谱重建任务的自监督预训练网络，通过无标注样本训练特征提取主干网络；步骤S4、基于预训练阶段的特征提取主干网络构建高光谱遥感图像的分类网络，通过标注样本训练分类网络，完成逐像素的分。本发明，能够在小样本情况下显著提升高光谱遥感图像分类准确率并具有较快的模型训练速度，对实际应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116486160A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310457860.7
申请日：2023-04-25
申请人： 北京卫星信息工程研究所 , 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/0895
摘要： 本发明涉及一种基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法、设备及存储介质，基于光谱重建的高光谱遥感图像分类方法包括：步骤S1、对高光谱遥感图像进行数据降维；步骤S2、构建输入样本；步骤S3、建立基于光谱重建任务的自监督预训练网络，通过无标注样本训练特征提取主干网络；步骤S4、基于预训练阶段的特征提取主干网络构建高光谱遥感图像的分类网络，通过标注样本训练分类网络，完成逐像素的分。本发明，能够在小样本情况下显著提升高光谱遥感图像分类准确率并具有较快的模型训练速度，对实际应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113838064A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111115253.X
申请日：2021-09-23
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于分支GAN使用多时相遥感数据的云去除方法。本发明设计了一个深度卷积编码器‑解码器网络模型用于遥感图像云检测，以及一个分支GAN模型用于遥感图像的云去除，在保证云去除效果的同时，提升了重建像素的分辨率。本发明利用最大池化索引来进行输入图像特征图的非线性上采样，减少了端到端训练的参数量，提高了网络训练的时间；采用分支UNet结构来融合多时相遥感图像的特征信息，通过共享底层的语义信息，有效提高遥感图像云去除的精度。
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公开(公告)号：CN112562702A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011374653.8
申请日：2020-11-30
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G10L21/003 , G10L25/18 , G10L25/24
摘要： 本发明提供一种基于循环帧序列的门控循环单元网络的语音超分辨率方法，包括如下步骤：(1)对原始语音信号进行预处理；(2)提出构建CFS‑GRU模型；(3)完成基于循环帧序列网络的语音超分辨率。本发明基于GRU搭建的循环结构模型，直接将语音信号序列作为输入，很大程度上减小了计算代价，并且相比于传统方法有着较好的超分辨率效果；相比于LSTM，GRU模型有着较少的模型参数，通过GRU搭建的CFS‑GRU模型能够更快的训练和收敛。使用SegSNRLoss作为损失函数训练的CFS‑GRU模型能够更快的收敛，并且能够使输出帧序列有着较高的信噪比，提高超分辨率语音信号的质量。
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公开(公告)号：CN113838064B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202111115253.X
申请日：2021-09-23
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06T7/33 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048
摘要： 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种基于分支GAN使用多时相遥感数据的云去除方法。本发明设计了一个深度卷积编码器‑解码器网络模型用于遥感图像云检测，以及一个分支GAN模型用于遥感图像的云去除，在保证云去除效果的同时，提升了重建像素的分辨率。本发明利用最大池化索引来进行输入图像特征图的非线性上采样，减少了端到端训练的参数量，提高了网络训练的时间；采用分支UNet结构来融合多时相遥感图像的特征信息，通过共享底层的语义信息，有效提高遥感图像云去除的精度。
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公开(公告)号：CN112562702B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202011374653.8
申请日：2020-11-30
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G10L21/003 , G10L25/18 , G10L25/24
摘要： 本发明提供一种基于循环帧序列的门控循环单元网络的语音超分辨率方法，包括如下步骤：(1)对原始语音信号进行预处理；(2)提出构建CFS‑GRU模型；(3)完成基于循环帧序列网络的语音超分辨率。本发明基于GRU搭建的循环结构模型，直接将语音信号序列作为输入，很大程度上减小了计算代价，并且相比于传统方法有着较好的超分辨率效果；相比于LSTM，GRU模型有着较少的模型参数，通过GRU搭建的CFS‑GRU模型能够更快的训练和收敛。使用SegSNRLoss作为损失函数训练的CFS‑GRU模型能够更快的收敛，并且能够使输出帧序列有着较高的信噪比，提高超分辨率语音信号的质量。
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