本发明属于雷达遥感技术领域，涉及一种基于注意力金字塔网络的SAR图像多尺度舰船检测方法。本发明在现有的特征金字塔网络上基础上，提出了一种具有自适应选择显著特征的多尺度特征提取方法：基于密集注意力机制的特征金字塔网络，并应用于SAR图像多尺度舰船目标检测中。通过通道注意力模型和空间注意力模型分别从全局和局部范围突出显著特征，获得更好的检测性能；同时注意力机制应用于各层的多尺度融合过程中，可逐层增强特征，有效剔除虚警目标，提高了检测精度。
📄 2019103620371
📂 G06V20_13
👤 电子科技大学广东电子信息工程研究院
📅 2019-04-30
本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体的说是涉及一种基于线基元聚合的合成孔径雷达机场检测方法。本发明改进了线基元检测器(Line Segment Detector,LSD)，使之适用于SAR图像线基元检测；在此基础上进行广度优先搜索聚合线基元得到机场支持区域；使用所提出的选择性非负极大值抑制从机场支持区域得到潜在机场区域；最后使用虚警控制和显著性分析得到最终的机场区域。本发明通过线基元聚合和显著性分析获得了更好的检测性能，同时提高了检测效率。
📄 2017110882562
📂 G06T7_00
👤 电子科技大学
📅 2017-11-08
本发明属于雷达遥感或图像处理技术，具体的说是涉及一种基于目标数量后验的SAR图像集群目标检测方法。本发明通过对SAR图像提取感兴趣区域，并在每个感兴趣区域提取强散射中心，以此估计可能存在目标的数量的范围。在该范围类选取目标数量的估计值，基于该数量约束下，利用分割算法将感兴趣区域内的散射中心分割为目标区域。通过得到的目标区域的空间尺寸以及强度分布，分析目标区域相似度，计算目标数量估计值的后验概率。最后，通过迭代地比较不同目标数量下的检测结果，找到具有最大后验概率的估计值，将其对应的目标区域作为本方法的集群目标检测结果。本发明实现了SAR图像中集群目标的检测与分割，能更准确地区分目标集群中的不同个体。
📄 2017110882331
📂 G06K9_00
👤 电子科技大学
📅 2017-11-08
本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体的说是涉及一种基于辅助判决更新学习的合成孔径雷达目标识别方法。本发明的方法利用少量的初始训练样本训练初始模型，新增的未标签的图像作为测试样本，识别结果再作为下一次训练的训练样本，在已有模型的基础上迭代训练直至得到一个识别效率稳定成熟的识别系统。本发明利用卷积神经网络为主体提取SAR目标的深层特征进行分类，再结合辅助分类器的辅助判决，使得新增的无标签SAR图像可以直接运用于已有分类器，同时避免了样本重复训练，提高了识别效率。
📄 2017110881790
📂 G06K9_62
👤 电子科技大学广东电子信息工程研究院
📅 2017-11-08
本申请提供了一种基于雷达遥感数据的滑坡区域检测方法及系统，从雷达遥感数据中提取各个时相下探测雷达对目标扫描区域进行探测时的后向散射系数和相干系数；基于各个时相下的后向散射系数构建的散射特性矩阵结合相干系数的时空变化特征确定目标扫描区域中各像素点的地表形变敏感度；根据散射特性矩阵的奇异值分解结果和各个像素点的地表形变敏感度划分出形变敏感区和稳定性分区；根据形变敏感区中像素点的散射熵从稳定性分区中识别出目标扫描区域的隐性滑坡点，进而通过所有的隐性滑坡点结合形变敏感区生成滑坡风险概率图。本申请提供的技术方案，可在微弱形变信号被淹没下有效识别扫描区域的隐性滑坡点。
📄 2025107753452
📂 G01S7_41
👤 吉林建筑科技学院
📅 2025-06-11
本发明公开了一种水面船只雷达遥感检测方法、电子设备，方法包括：输入原始灰度图像，对其直方图均衡化，以实现图像增强；对图像增强后的原始灰度图像进行3×3窗口大小的Gamma滤波；计算灰度共生矩阵，获得纹理特征方差统计量灰度图像；进行形态学滤波的闭运算并与原始灰度图像进行波段组合生成新的两波段合成图像；对两波段合成图像进行独立成分分析，然后将独立分量IC2求反，进行归一化处理，并统计其直方图，取直方图中累计百分比达到预设值时对应的像元值为船只信息分离阈值K；将像元值大于船只信息分离阈值K的像元判定为船只像元，统计得到船只的数量、大小及空间位置。本发明具有易实现，高效率和高精度的技术特点。
📄 2017111784459
📂 G06T7_44
👤 湖南文理学院
📅 2017-11-23
本发明属于地基激光雷达遥感应用技术领域，涉及一种基于地基激光雷达数据运用蒙特卡洛模拟激光束估算冠层间隙率的方法，具体为一种基于地基激光雷达点云的冠层间隙率估算方法。本发明将点云数据的三维直角坐标转换为球坐标，然后按照天顶角和方位角的间隔进行数据分块；并根据不同的分块区域内冠层的空间分布情况不同，对每个区域的点云分布进行统计，再结合扫描分辨率计算判别距离；最后通过蒙特卡洛方法将间隙率转化为概率模型，模拟激光束探测冠层点云以实现间隙率的估算。本发明充分利用了地基激光雷达提供的三维结构信息的优势，简易有效。
📄 2020108537763
📂 G01S17_894
👤 电子科技大学
📅 2020-08-24
本发明属于激光雷达遥感数据处理技术领域，具体涉及一种基于地基激光雷达点云的植被聚集度指数估算方法。本发明对地基激光雷达点云数据预处理后，再将点云数据转换坐标系后投影至半球面，用以对间隙率的计算，此过程通过激光点面积重构，将三维点云的垂直方向信息表达在了半球投影后的计算结果中，引入不同投影半径的激光点赋予不同的面积这一概念，使得三维的高程信息不被忽略，转换成二维可用信息，有效避免了传统方法无法有效使用第三维信息的缺陷；最后分区域统计间隙率数值，使用有限长度平均法计算得到各区域聚集度指数结果。本发明能够在估算聚集度指数时充分考虑到植被的垂直结构信息，克服了传统方法精度不高的问题。
📄 2021115695287
📂 G01S7_48
👤 电子科技大学,电子科技大学长三角研究院(湖州)
📅 2021-12-21
本发明属于激光雷达遥感技术领域，具体为一种三维激光点云提取植被冠层间隙率的方法。本发明通过地面三维激光雷达扫描系统，获取植被样方冠三维点云数据，不受观测时光照条件、相机和人为设置阈值的影响；然后通过点云数据转换坐标系统，将点云数据投影到球面和半球面区域划分，最终计算冠层间隙率。将点云数据投影到半球面表面求间隙率其结果的相关性得到保障，避免了采用体元模型表征树冠结构存在的失真、计算量大、算法耗时的问题。并且该方法能够快速、准确的提取植被冠层间隙率。
📄 201711375730X
📂 G01N15_08
👤 电子科技大学
📅 2017-12-19
本发明属于激光雷达遥感技术领域，具体为一种三维激光点云提取植被冠层聚集度指数的方法。本发明利用遥感技术手段，获取植被样方冠层三维点云数据，通过构建三维体元模型、转换坐标系统、计算冠层间隙率等过程，建立基于地面高分辨率激光点云数据提取植被冠层的聚集度指数的方法。该方法可快速、准确的提取植被冠层聚集度指数，数据采集简便，且不受观测时光照条件的影响，在研究时也不用考虑卫星遥感数据或产品的像元尺度问题。并且不会对植被结构和辐射特性造成任何不良影响，同时还可以永久性的记录植被样地的三维结构特征。本发明简便，高效，对植被无副作用，且相对现有技术极大地减少了计算量。
📄 2016107178061
📂 G01B11_28
👤 电子科技大学
📅 2016-08-24
本申请公开了环境监测领域的一种基于激光雷达遥感的生态系统碳源汇测量方法及系统，方法包括：获取在目标生态系统不同高度处二氧化碳垂直浓度和垂直风速，获取与RHI平面相切处的水平风场和二氧化碳水平浓度；根据二氧化碳水平浓度和垂直风速计算垂直通量；基于涡度通量塔观测的二氧化碳垂直通量，对所述垂直通量进行修正；根据不同高度处二氧化碳垂直浓度计算碳储存通量；根据二氧化碳垂直浓度、二氧化碳水平浓度和水平风场估计垂直平流和水平平流；根据修正后的垂直通量、碳储存通量、垂直平流和水平平流计算目标生态系统二氧化碳净交换；根据二氧化碳净交换确定目标生态系统的碳源汇能力。提高碳源汇测量的准确性。
📄 202411277268X
📂 G01S17_95
👤 南京信息工程大学
📅 2024-09-12
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