专利名称：一种基于文本数据的遥感图像风格转换方法      申请号：2020101040726     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供一种基于文本数据的遥感图像风格转换方法，包括：构建数据集，获取文本数据集和待转换图像数据集；生成低分辨率的图像，根据文本数据提取句子特征，然后结合噪声生成低分辨率的遥感图像和对应的图像特征；生成高分辨率的图像，根据文本数据提取单词特征，然后结合上一层低分辨率的特征生成下一层的高分辨率的遥感图像和图像特征；计算损失函数，检测生成的图像和文本的匹配程度，生成相应的损失函数；图像风格转换，以生成的高分辨率图像作为参考风格图像，依据循环一致性原理和对抗损失函数进行风格转换。本发明的有益效果是：从文本数据逐层生成高分辨率图像，极大地提高了文本到图像的生成精度，弥补了文本数据进行风格转换的空缺。

专利名称：自适应网络遥感图像分类方法、计算机设备及存储介质      申请号：2021109713184     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 遥感图像   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供了自适应网络遥感图像分类方法、计算机设备及存储介质，包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至训练好的区域生成器，由区域生成器提取待检测图像中至少一个图像子区域作为目标区域，提取每个目标区域的信息度并根据信息度筛选目标区域，获得判别性区域；使用特征提取网络提取判别性区域的区域特征及待检测图像的全局特征，并对每个区域特征和全局特征进行自身适应性加权卷积变换获得第二变换特征；将第二变换特征输入至训练好的打分器，获得分类结果，可以减少遥感场景图像中冗余区域和噪声区域对网络分类性能的限制，有效地定位图像中判别性区域促进网络分类性能。

专利名称：基于U形CNN模型实现遥感图像的建筑实例掩模提取方法      申请号：2019102118941     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 C 港口 遥感图像   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供了一种基于多尺度和多任务的U形CNN网络模型来实现遥感图像的建筑掩模提取方法，以实例分割方式实现高分辨率遥感图像在不同尺度下的精确建筑掩模提取。本发明提供的建筑掩模提取方法中运用了多尺度融合U形网络、区域建议关注网络和边缘约束损失的多任务网络，通过优化联合ECL等的多任务混合损失来快速收敛整个网络，从而抑制有限可用训练数据中的过度补偿。本发明在不同尺度上已经实现了优异的性能和强大的鲁棒性，在多种数据集上的精度显著提高。

专利名称：一种遥感图像云去除方法及系统      申请号：2023108026719     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2024/06/28  
摘要： 本发明提供了一种遥感图像云去除方法及系统，首先从公共RICE1和RICE2数据集中选出数据作为训练集和测试集；然后采取残差对称连接的编解码器结构，构建通道、空间注意力的生成网络；构建自注意力的判别网络，该判别网络和所述生成网络共同组成遥感图像去云网络；利用训练集对遥感图像去云网络进行训练，并利用测试集做定量分析，当遥感图像去云网络达到预设精度后，得到最终的遥感图像去云网络；最后将所述最终的遥感图像去云网络应用于实际，达到对遥感图像云去除的目的。本发明的有益效果是：采用遥感图像去云网络较好的解决了从单个遥感图像云去除的问题。

专利名称：基于机器学习及局部和全局特征融合的遥感图像分类方法      申请号：2023105374062     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2024/06/20  
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习及局部和全局特征融合的遥感图像分类方法，涉及高光谱遥感图像分类技术领域。本发明包括以下步骤：S1：构建机器学习架构；S2：获取高光谱数据集，并从高光谱数据集获得训练集和测试集；S3：训练机器学习架构结构；S4：利用测试集对步骤S3得到的训练好的机器学习架构模型进行测试，获取图像分类结果。本申请通过对深层局部特征以及全局特征的提取，能够获得更全面的特征用于最终的分类，分类效果佳，经测试，本申请所述的图像分类方法的总体精度OA、平均精度AA、卡帕系数KAPPA分别能够达到84.36%、91.44%、0.8223。

专利名称：一种基于卫星遥感图像的雨晴监测设备      申请号：2023221255274     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：实用新型   关键词：卫星 卫星遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2024/03/01  
摘要： 本实用新型监测设备技术领域，具体为一种基于卫星遥感图像的雨晴监测设备，包括中心支撑柱、太阳能板、监控装置、卫星天线、壳体，太阳能板固定设置在中心支撑柱上方，所述卫星天线通过一连杆固定设置在太阳能板上方，监控装置固定设置在中心支撑柱侧方，壳体设在中心支撑柱外侧，壳体，其上设有缓冲架、永磁体一、永磁体二、滑块、轨道、弹簧、支撑座，缓冲架截面形状为空心的直角梯形，数量为四个，等距的、呈环形的固定设置在上述壳体的下方，且直角梯形的相邻连接杆之间活动铰接，滑块一端固定设置在缓冲架一侧，另一端滑动设在轨道中；本实用新型通过缓冲架、永磁体一、永磁体二及弹性支撑座的配合，可以进行多段缓冲。

专利名称：基于手势和语音识别的遥感图像处理与展示的人机交互方法      申请号：2017111732628     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能 遥感图像   相似专利 发布日：2023/12/13  
摘要： 一种基于手势和语音识别的遥感图像处理与展示的人机交互方法，包括：交互信息获取，用户身份认证，交互信息识别，交互流程生成与处理，以及遥感图像处理与展示。本方法通过Kinect阵列基于深度学习方法获取用户人脸和声纹身份信息，在数字地球上利用手势识别和语音识别构造交互命令，依据遥感知识图谱和交互上下文生成交互流程，并调用遥感图像处理服务进行处理，实现遥感图像处理与展示的智能化人机交互。本发明采用多模态的用户身份信息，可防止其他无关人员的语音和肢体在交互过程的干扰；采用手势和语音智能化交互控制，能有效提升系统交互效率和展示效果，从而有利于遥感图像软件系统的处理与展示的人性化操作。

专利名称：一种半监督多光谱和全色遥感图像融合方法和系统      申请号：2020100990045     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明公开了一种半监督多光谱和全色遥感图像融合方法和系统。方案提取HSV颜色空间的多光谱图像的V通道，分别将该V通道和全色图像输入到生成器中的双胞胎网络中进行编码。接着通过对编码获得的特征进行拼接输入到解码器中，并且将编码器中每层卷积获得的特征与解码器的对应层进行跳层连接后进行图像重构，从而获得融合后的V通道。对融合后的V通道分别利用鉴别器与全色图像和多光谱图像的V通道进行鉴别，鉴别结果反馈到生成器以调整生成器参数，直至鉴别器鉴别通过。然后拼接H、S和融合后的V通道，得到HSV融合图像，然后再转换为RGB图像。本发明无需获取标签图像，计算方法简单，融合后图像的各项指标较现有方法具有较大优势。

专利名称：一种基于边缘解耦的遥感图像轻量化语义分割方法      申请号：2021104569219     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 语义分割 轻量化 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于边缘解耦的遥感图像轻量化语义分割方法，属于计算机视觉领域，可用于遥感图像领域的智能化解译。本发明一方面通过Ghost瓶颈模块、深度可分离卷积来降低模型参数量、减少网络计算开销，有效的提高了对遥感图像语义分割的效率，实现了所提出语义分割网络的轻量化；另一方面通过多尺度特征金字塔、全局上下文模块、边缘解耦模块提高语义分割的精度，使所提出的轻量化语义分割网络能准确高效地实现遥感图像的语义分割，并且在遥感图像的边缘细节上进一步地实现了精细化处理。

专利名称：一种基于直线段上下文特征的遥感图像匹配方法      申请号：2021103447572     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 配方 图像匹配 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于直线段上下文特征的遥感图像匹配方法，属于图像特征提取和匹配技术领域。本发明包括以下步骤：分别提取参考图像和待匹配图像中的显著直线结构，分解为直线段作为匹配基元；对于每一条直线段，分别构造直线段上下文特征描述符对其进行描述，通过对比参考图像和待匹配图像中各直线段描述符的相似度进行初步匹配；特征迭代匹配；根据迭代匹配结果计算图像间的转换矩阵，进行一致性检验消除异常匹配点对，得到最终匹配结果。本发明能够有效克服多源遥感图像间尺度变化导致的特征描述不准确的问题，在只考虑图像中显著直线结构进行匹配的情况下，对于存在较大背景信息变化的多源遥感图像也能取得较好的匹配效果。

专利名称：结合完全残差与特征融合的遥感图像分割方法      申请号：2018113065854     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 结合完全残差与多尺度特征融合的遥感图像分割方法，包括：S100：对作为分割的主干网络卷积编码‑解码网络进行改进，具体为：S101：采用卷积编码‑解码网络作为分割的主干网络；S102：在所述主干网络中加入聚合多尺度上下文信息的特征金字塔模块；S103：在所述主干网络的编码器和解码器对应的卷积层内部加入残差单元，同时将编码器中的特征以逐像素相加的方式融合到解码器相应层中；S200：采用改进后的结合完全残差与多尺度特征融合的图像分割网络进行遥感图像的分割；S300：输出遥感图像的分割结果。该方法既简化了深层网络的训练，增强了特征融合，又能使网络提取丰富的上下文信息，应对目标尺度变化，提升分割性能。

专利名称：含多级通道注意力的条件生成对抗遥感图像目标分割方法      申请号：2020100578021     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 注意力 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 一种含多级通道注意力的条件生成对抗遥感图像目标分割方法，包括如下步骤：S100：对作为分割的主干网络进行改进，其中，所述主干网络包括生成网络和判别网络，所述改进具体为：S101：生成网络由含有多级通道注意力的分割网络构成；S102：判别网络由跨步卷积和泄露型修正线性单元构成；S200：采用改进后的含多级通道注意力的条件生成对抗的图像分割网络进行遥感图像的分割；S300：输出遥感图像的分割结果。该方法使用具有多级通道注意力的条件生成对抗的图像分割网络，在提升多尺度目标信息的同时也提供了更真实的生成图像，解决了小目标漏分问题，提升分割结果边界准确性及平滑性。

专利名称：一种遥感图像处理方法      申请号：2020100869737     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种遥感图像处理方法，包括下列操作步骤：S1、首先获取原始遥感图像I0及其图像参数，获取拍摄所述遥感图像的卫星和相机的参数，将遥感图像集输入该系统内，由转化模块自动转化，完成计算机能够理解图像过程，之后在深度学习网络的干预下处理图像或对象的变化因素，实现图像识别，通过一系列的传统变化因素进行特征提取。该遥感图像处理方法，通过对数据采用IO记录，且预处理压缩方式保证了数据储存的方便，且信息不易损坏丢失，能够快速有效改进图像质量，并且可以对图像处理效果进行完备、准确、客观的检验。

专利名称：一种基于生成对抗网络的遥感图像超分辨重建方法     申请号：2019111754522     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/17  

专利名称：一种遥感图像处理后自动分类系统     申请号：2020100869775     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 后 港口 遥感图像   相似专利 发布日：2023/10/17  

专利名称：一种高分辨率遥感图像分类方法      申请号：2020100183830     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明公开了一种高分辨率遥感图像分类方法，包括：输入图像；构造训练样本图像块集合；构造7层深度卷积神经网络并对其进行训练；计算类中心特征；计算训练样本图像块的差值特征；构造距离测度学习网络并对其进行训练；构造测试样本图像块集合；计算测试样本图像块的深度特征；计算测试样本图像块的差值特征；计算测试样本图像块与每一类类中心特征的距离值；选择测试样本图像块加入训练样本图像块集合；重复步骤3‑11，直到达到预先设定的迭代步数，输出测试样本图像块aq的深度特征Gq；训练softmax分类器；完成分类。通过本发明的方法可以获得高分辨率遥感图像分类中大数据量的训练样本，同时分类精度高。

专利名称：一种基于生成对抗网络的高分辨率遥感图像分类方法      申请号：2020104664295     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络 网络传输 遥感图像   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的高分辨率遥感图像分类方法，具体步骤为：输入高分辨率遥感图像及其类标图像，在高分辨遥感图像上选择训练样本集和测试样本集；构造均值混淆矩阵和相应的训练类别对，分别对每一个训练类别对，构造训练样本对，并对训练样本对进行合成，得到图像块；搭建生成对抗网络并构造生成器和判别器损失函数；输入图像块，分别对生成器和判别器损失函数交替训练；根据训练好的生成器生成混合样本；将混合样本加入训练样本集；根据新的训练样本集训练深度卷积神经网络，输入测试样本集到深度卷积神经网络中，输出预测类标，完成分类。本发明能够有效提高分类边界的分类精度，可用于到环境监测、城市规划以及防灾减灾。

专利名称：一种基于残差混合膨胀卷积的遥感图像融合方法      申请号：2020110904277     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明请求保护一种基于残差混合膨胀卷积的遥感图像融合方法，包括步骤：S1将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像分别进行相应倍数的下采样，并将其堆叠在一起，构建模型需要的数据集；S2借助卷积神经网络的性质，构建一个多尺度的深层残差混合膨胀卷积神经网络；S3采用随机梯度下降算法对网络进行训练，得到训练后的深度卷积神经网络模型；S4将待融合的多光谱图像和全色图像输入到训练后的深度卷积神经网络模型中，得到融合后的高空间分辨率的多光谱图像。本发明利用深度卷积网络更充分地提取图像的空间特征，提高了遥感图像融合方法的融合效果。

专利名称：基于自适应多尺度残差卷积的遥感图像融合方法及介质      申请号：2021104315068     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明请求保护一种基于自适应多尺度残差卷积的遥感图像融合方法及存储介质，包括步骤：S1根据Wald协议，将低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像分别进行相应倍数的下采样，构建模型需要的数据集；S2自适应匹配多光谱图像和全色图像，堆叠特征图作为输入；S3借助卷积神经网络的性质，构建一个多尺度的深层残差卷积神经网络；S4采用Adam优化算法对网络进行训练，得到训练后的深度卷积神经网络模型；S5将待融合的多光谱图像和全色图像输入到训练后的深度卷积神经网络模型中，得到融合后的高空间分辨率的多光谱图像。本发明利用深度卷积网络更充分地提取图像的空间特征，提高了多光谱遥感图像融合方法的融合效果。

专利名称：基于多尺度机制和串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法      申请号：2021104123176     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：音视频 遥感 遥感图像   相似专利 发布日：2023/07/10  
摘要： 本发明请求保护一种基于多尺度机制和串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法，包括步骤：S1将三张高时间、低空间分辨率的图像输入映射网络中，通过映射卷积网络中的多尺度感知和串联膨胀卷积提取特征，获得与高空间、低时间分辨率的图像具有相似分辨率的三张过渡图像；S2将过渡图像与高空间、低时间分辨率的图像一起输入到重建差分图像中，通过多网络的协同训练，获得两张高空间、低时间分辨率的差分图像；S3将两张差分图像与两张高空间、低时间分辨率的图像进行加权融合，重建得到一张高空间、高时间分辨率的图像。本发明在提高遥感图像时空算法的准确率的同时，解决了传统遥感时空算法存在的重建融合结果高频空间细节与光谱信息融合不准确的问题。