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本发明实施例提供一种航空红外视频多目标检测与跟踪方法及装置，包括：获取航空红外视频；对所述航空红外视频中的多目标的位置利用自适应阈值法进行检测，得到所述航空红外视频中多目标的位置；对所述航空红外视频中的多目标的位置利用核相关算法进行跟踪，获取所述航空红外视频中的多目标的运动轨迹。本发明实施例将航空红外视频多目标检测与跟踪巧妙地结合起来，并采用一定的数据存储结构将多目标的位置独立存储，实现了航空红外视频中多目标的自动检动态测与跟踪。

本发明实施例提供一种基于混合随机降采样的遥感影像超分辨率重构方法和装置，该方法包括对待重建目标的多尺度米级分辨率的光学遥感影像进行混合随机降采样处理，得到高分辨率影像矩阵和低分辨率影像矩阵，并构建高低分辨率图像块映射矩阵；将所述高低分辨率图像块映射矩阵作为训练样本，进行深度学习训练，得到用于光学遥感影像超分辨率重构的超分辨率重构模型；基于所述超分辨率重构模型，对待重建目标光学遥感影像进行超分辨率重构。充分的考虑卫星传感器载荷的光学成像特点，采用混合随机降采样模型模拟生成光学传感器成像的低分辨率影像，增强超分重建模型的场景适应性、处理精确性和结果可靠性。

本发明实施例提供一种轮船目标遥感影像的超分辨率重建方法及系统，该方法包括：对轮船目标遥感影像样本库中的图像进行图像分块和图像块矩阵映射，得到高-低图像块映射矩阵；基于所述高-低图像块映射矩阵，根据预设网络参数，利用机器学习深度卷积神经网络模型进行训练，得到超分重建卷积神经网络权重固化模型。本发明实施例通过针对特定轮船目标遥感影像样本进行训练得到超分重建卷积神经网络权重固化模型，与一般模型相比，针对轮船目标遥感影像的处理具有更高的重建精度和速度，输出图像的分辨率和清晰度得到显著提高，针对轮船目标可实现特定化处理应用。

本发明实施例提供一种影像产品数据获取方法和装置。所述方法包括：根据应用需求定位影像产品数据；获取所述影像产品数据的属性信息，以及获取与所述影像产品数据关联的产品的属性信息；根据所述属性信息查询影像产品数据库，获取所述影像产品以及与所述影像产品数据关联的产品的数据内容；其中，所述影像产品数据库包括基于面向对象的影像产品数据结构，所述数据结构中的数据被抽象为不同的类，每个类包括对应的属性和方法，各类之间包括关联关系和继承关系。本发明实施例能够根据产品的关联关系能够快速获取产品数据以及相关联的产品数据，获取信息更全面和精确。

本发明实施例提供一种无人机图像拼接方法及装置，该方法包括：获取目标同名点的第一地理坐标及第二地理坐标；将第一地理坐标与第二地理坐标的均值作为目标同名点的目标地理坐标；基于目标同名点的目标地理坐标及第一图像坐标对第一无人机图像进行校正，以及基于目标同名点的目标地理坐标及第二图像坐标对第二无人机图像进行校正；基于目标地理坐标对校正后的第一无人机图像及第二无人机图像进行图像拼接。本发明实施例减小了第一无人机图像与第二无人机图像之间的相对定位误差，提高了拼接图像的定位精度，提高拼接的准确度和拼接的效率。另外，拼接后的图像带有地理坐标，实现了对无人机图片的地理定位，并可以直接叠加到地图上进行应用分析。

本发明实施例提供一种基于知识图谱获取地理产品数据的方法和装置。所述方法包括：根据需求描述获取需要查询的产品的时间属性、空间属性和事件属性；根据所述时间属性、空间属性和事件属性查询星地多源数据知识库，获取符合需求的产品数据；其中，所述星地多源数据知识库中的数据以知识图谱形式存储，所述知识图谱由各节点和节点之间的关联关系组成，所述节点包括领域、场景、事件和产品资源，所述事件与场景关联、所述场景与领域关联且所述场景与产品资源关联。本发明实施例能够高效、精准的获取到需求所对应的产品数据。