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一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法: 本发明公开了一种基于地理编码及动态索引的智能检索方法，在传统金字塔结构中加入传感器及时相信息，并通过多源遥感数据不同的分布情况对金字塔结构进行动态编码，实现了多源遥感数据的融合与索引，实现多源遥感数据的实时快速访问，同时...; 王磊孙显任文娟张跃董文强宋俊王陈园; 文献传递

基于深度融合特征的高分辨率遥感图像检索方法: 近年来,随着海量高分辨率遥感图像快速积累,亟需高效的遥感图像检索系统。为提升遥感图像检索的性能,本文对基于深度特征的高分辨率遥感图像检索展开研究,提出了一种基于深度融合特征的遥感图像检索方法。首先,基于当前复杂遥感场景下...; 尹文昕张跃孙显付琨; 关键词：遥感图像图像检索; 文献传递

基于稠密连接神经网络的多尺度SAR图像舰船检测: 合成孔径雷达(SAR)图像已广泛应用于舰船监视。近年来,深度学习方法开始逐渐应用于SAR图像舰船检测任务中,然而该类方法在处理尺寸较小的舰船时会产生较多漏警,并且对于包括水面和近岸的多场景SAR图像,它不能有效区分近岸复...; 张跃孙显许光銮付琨; 关键词：SAR图像舰船检测多尺度神经网络

基于视觉显著性约束深度置信网络的遥感图像检测方法: 本发明提供了一种基于视觉显著性约束深度置信网络的遥感图像检测方法，包括以下步骤：S1：利用基于视觉显著性的图像目标粗定位方法对待测图像中的目标进行定位并产生候选待检测窗口；S2：利用模型训练获得深度置信网络模型；S3：利...; 付琨许光銮郑歆慰刁文辉孙显孙皓张义张跃; 文献传递

基于深度形状先验的高分辨率SAR飞机目标重建被引量：2: 2017年; 目标重建是合成孔径雷达图像分析中的重要研究内容。该文提出了一种新的基于深度形状先验的高分辨率合成孔径雷达图像飞机目标重建方法。该方法分为两个阶段,在形状先验建模阶段,利用产生式的深度玻尔兹曼机模型进行深度形状先验建模;在目标重建阶段,提出了一种新的目标重建框架,该框架将深度形状先验作为约束融入重建过程中。为了解决目标旋转问题,该文提出了一种新的姿态估计方法获取目标的候选姿态,避免了姿态的穷举搜索。除此之外,该文构造了融合散射区域项和形状先验项的能量函数,并利用迭代优化算法进行函数优化,从而获取目标重建结果。该文提出的方法框架是首次利用深度形状先验在高分辨率合成孔径雷达图像中实现复杂目标的重建。在Terra SAR-X数据集上的实验结果表明,该文提出的方法具有较高的重建精度和鲁棒性。; 窦方正刁文辉孙显张跃付琨; 关键词：合成孔径雷达形状先验

基于时空分析的突发事件检测方法被引量：6: 2018年; 现有突发事件检测方法多数未考虑事件的重要性,且以孤立的方式看待事件的突发时间域和空间域。为此,提出一种基于时空要素综合分析的突发事件检测方法。引入数据立方体结构存储事件词,通过基于语义相似性的实时事件聚类算法抽取出重要事件。根据TFIDF计算事件在时空维度上的出现权重,给出有限状态机-高斯分布模型识别时空突发事件。实验结果表明,该方法能够有效地识别出事件的突发时间段和突发区域,与现有突发事件检测方法相比,检测突发事件的准确率更高。; 梁月仙陈自岩王洋王洋王洋; 关键词：突发事件事件抽取数据立方体

基于改进集合卡尔曼滤波方法的目标运动轨迹多源异步数据融合方法研究被引量：10: 2018年; 该文构建了一个改进的多源异步观测数据情景下基于非线性运动学本构方程的集合卡尔曼滤波理论模型,该模型可以精确反演出目标运动状态参数(速度、加速度)以对目标后续运动进行预测。并基于集合卡尔曼滤波实现了多源观测数据融合,利用高精度观测数据修正低精度观测数据,修正后的数据精度可通过集合卡尔曼滤波提供的统计学信息进行标定,为非线性情形下目标轨迹多源异步数据融合问题提供了新的解决思路。; 张泽群任文娟任文娟付琨张跃; 关键词：数据融合集合卡尔曼滤波

基于InSAR相干系数统计建模的建筑物检测被引量：1: 2017年; 相干系数图由两幅配准的合成孔径雷达(SAR)图像做交叉相关运算获得。在很多应用中它既可以作为SAR亮度数据的补充信息,也可以作为独立的信息源。针对SAR亮度图像,已经有大量研究者研究过其统计特性。相比之下,对相干系数统计特性的研究非常缺乏。在已有的文献中,所有涉及InSAR相干系数统计特性的工作,都直接采用Gaussian分布对相干系数值进行建模,而不考虑数据的分辨率和场景的类型。本文的主要贡献为研究了几种典型的统计模型对城市场景下的高分辨率InSAR相干系数进行建模表示时的精确程度。在地物目标方面,本文选取城市中3类典型的地物目标,包括树木、建筑物和阴影,作为有代表性的城市目标。在统计模型方面,评估了5种常用的概率分布模型,包括Gaussian、Weibull、Rayleigh、Nakagami和Beta。在高分辨率TanDEM-X数据上的实验证明使用Beta分布建模,精度优于其它几种常见分布。最后,Beta分布被用在建筑物检测中。; 张跃孙显; 关键词：建筑物检测

AIR-SARShip-1.0：高分辨率SAR舰船检测数据集被引量：70: 2019年; 近年来,深度学习技术得到广泛应用,然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中,由于数据获取难、样本规模小,尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集,该数据集包含31景高分三号SAR图像,场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等,背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时,该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验,其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳,平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准,方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。; 孙显孙显孙元睿刁文辉张跃刁文辉

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张跃