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公开(公告)号：CN119131088B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411606147.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本申请公开了基于轻量化超图网络的红外图像弱小目标检测跟踪方法，包括：S1、收集红外图像，并通过红外图像的语义特征变分自编码器构建红外目标完备数据库；S2、利用红外目标完备数据库构建并训练超图网络目标检测与识别模型；S3、使用超图网络目标检测与识别模型对红外图像中弱小目标进行检测跟踪，本申请实现了稳健、鲁棒、实时的红外弱小目标检测与跟踪，解决了星上/机载计算能力与存储资源受限条件下深度学习网络模型的部署难题。
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公开(公告)号：CN117876890B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410272406.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/4053 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，属于多源遥感图像分类技术领域，包括以下步骤：采集高光谱图像和激光雷达图像，生成多源遥感图像数据；对多源遥感图像数据进行特征提取，得到局部像素级特征；采用简单线性迭代聚类对高光谱图像和激光雷达图像进行超像素分割，得到超像素集合；对超像素集合进行特征提取，得到全局超像素级特征；将局部像素级特征和全局超像素级特征进行融合，得到融合输出特征，并通过融合输出特征进行多源遥感图像分类，得到多源遥感图像分类结果。本发明解决了现有多源遥感图像特征融合时存在异质图像特征提取困难、信息冗余、噪声干扰，不同源数据的兼容性低以及传感器和气候造成分布差异的问题。
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公开(公告)号：CN117876890A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410272406.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/4053 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于多级特征融合的多源遥感图像分类方法，属于多源遥感图像分类技术领域，包括以下步骤：采集高光谱图像和激光雷达图像，生成多源遥感图像数据；对多源遥感图像数据进行特征提取，得到局部像素级特征；采用简单线性迭代聚类对高光谱图像和激光雷达图像进行超像素分割，得到超像素集合；对超像素集合进行特征提取，得到全局超像素级特征；将局部像素级特征和全局超像素级特征进行融合，得到融合输出特征，并通过融合输出特征进行多源遥感图像分类，得到多源遥感图像分类结果。本发明解决了现有多源遥感图像特征融合时存在异质图像特征提取困难、信息冗余、噪声干扰，不同源数据的兼容性低以及传感器和气候造成分布差异的问题。
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公开(公告)号：CN119131088A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411606147.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/246 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本申请公开了基于轻量化超图网络的红外图像弱小目标检测跟踪方法，包括：S1、收集红外图像，并通过红外图像的语义特征变分自编码器构建红外目标完备数据库；S2、利用红外目标完备数据库构建并训练超图网络目标检测与识别模型；S3、使用超图网络目标检测与识别模型对红外图像中弱小目标进行检测跟踪，本申请实现了稳健、鲁棒、实时的红外弱小目标检测与跟踪，解决了星上/机载计算能力与存储资源受限条件下深度学习网络模型的部署难题。
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