孙显
- 作品数：112 被引量：519H指数：12
- 供职机构：中国科学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球文化科学更多>>
- 一种基于随机几何模型的遥感地物目标自动检测方法
- 本发明公开了一种基于随机几何模型的遥感地物目标自动检测方法，涉及图像信息处理技术，包括步骤：建立多类遥感地物目标图像代表集；选择地物目标的几何部件作为处理单元，并利用各个几何部件特性单一，同类部件之间相关性较大等先验知识...
- 孙显付琨王宏琦
- 文献传递
- 基于局部显著度分析模型的热红外遥感影像舰船检测算法研究
- 红外成像技术具有作用距离远、全天候的优点，因此在军事领域得到广泛应用，如舰船目标检测。遥感图像普遍存在尺度、旋转的问题，同时对于热红外影像，还存在信噪比较低的问题，这使得从热红外影像中进行自动舰船检测存在一定的困难。本文...
- 闫梦龙孙显张道兵付琨
- 关键词：舰船检测
- 基于空间语义对象混合学习的复杂图像场景自动分类方法研究被引量：5
- 2011年
- 场景分类是将多幅图像标记为不同语义类别的过程。该文针对现有方法对复杂图像场景分类性能欠佳的不足,提出一种新的基于空间语义对象混合学习的复杂图像场景分类方法。该方法以多尺度分割得到的图像对象而非整幅图像为主体进行产生式语义建模,统计各类有效特征挖掘对象的类别分布信息,并通过空间金字塔匹配,构建包含层次数据和语义信息的中间向量,弥补语义鸿沟的缺陷,训练中还结合判别式学习提高分类器的可信性。在实验数据集上的结果表明该方法具备较高的学习性能和分类精度,适用于多种类型和复杂内容图像的解译,具有较强的实用价值。
- 孙显付琨王宏琦
- 关键词：图像处理语义对象
- 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
- 一种高分辨率遥感图像舰船检测方法研究被引量：11
- 2013年
- 本文针对传统舰船检测方法在复杂海况条件下检测结果不佳,易造成大量虚警的问题,提出了在利用自适应分割算法进行舰船快速筛选的基础上采用方向梯度直方图(HOG)特征提取舰船的边缘结构信息,通过监督学习进行舰船检测虚警滤除的新算法。与现有算法相比,这种算法克服了由云、浪造成的舰船目标虚警滤除问题,在保证鲁棒性的同时兼顾了算法效率,并使用该方法对遥感图像进行了检测试验。
- 孙皓孙显王宏琦
- 关键词：舰船检测方向梯度直方图
- 基于知识自蒸馏的轻量化复杂遥感图像精细分类方法被引量：4
- 2021年
- 基于遥感图像开展地物要素分类和提取,是构建数字化战场环境的技术基础,面临着场景多变、类别多样、噪声干扰等挑战.经典深度学习模型结构复杂、计算量大,难以满足低性能、低功耗边缘计算环境下的实时信息处理要求.提出了一种基于知识自蒸馏的轻量化复杂遥感图像精细分类方法,通过构建一步式自蒸馏框架,实现网络从高层到低层的知识迁移.同时通过金字塔池化融合不同尺度的特征信息,显著提升全局上下文信息的利用率,解决轻量化分类模型由于参数较少、复杂度低,导致场景精细分类精度低的难题.在Vaihingen等公开遥感数据集和我国高分遥感数据集上开展实验,较国际同类方法具有更优的分类性能.
- 孙显孙显李俊希刁文辉付琨
- 关键词：遥感图像轻量化模型
- 基于空间语义模型的高分辨率遥感图像目标检测方法被引量：7
- 2013年
- 该文提出一种基于空间语义模型的方法,用于高分辨率遥感图像复杂场景中典型地物目标的自动检测。该方法通过分割获取图像对象,引入主题模型统计对象的多维特征,提高了对象特性描述的精度。在此基础上,对图像中有意义的地物目标及它们之间的空间关系建模表达和定量计算,通过获取场景的语义解析树,辅助实现对复杂地物目标的准确提取和定位。在测试数据集上的实验结果表明,该文方法具有较高的智能化程度和较强的稳定性。
- 冯卫东孙显王宏琦
- 关键词：目标检测高分辨率遥感图像空间语义
- 基于MFF-GAN的图像集视觉总结被引量：2
- 2019年
- 现有图像集视觉总结方法主要使用浅层视觉特征,或者直接应用已训练的卷积神经网络模型提取图像深层特征,选取的图像不具代表性。为此,分析并研究图像集视觉总结的图像特征表示方法,提出多特征图融合生成对抗网络(MFF-GAN)模型。该模型中的判别器通过多特征图融合的方式提取图像特征,使提取的特征能表示图像细节和高层语义信息,并在多特征图融合层后添加自编码网络对特征进行降维,避免特征维度灾难问题。NUS-WIDE数据集上的实验结果验证了M FF-GAN模型的有效性,并表明其能有效提升图像集视觉总结多样性。
- 张文凯孙皓孙显王宏琦
- 基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法
- 2024年
- 合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)以其全天候、全天时、高分辨率、大幅宽的特点,成为对地观测的重要手段,图像分类是SAR图像解译的一个重要方向.和光学图像相比,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较差、样本标注的难度大,无法保证深度学习算法对样本量的需求,因此,对小样本SAR图像进行图像分类成为当前SAR图像解译领域的重点研究问题之一.基于这一问题展开了基于元学习的SAR图像分类模型的研究,以实现小样本条件下SAR图像的高精度识别.构建基于注意力机制的原型网分类方法,设计了通道注意力模块来自动获取图像特征的重要程度,促进提取对图像分类更有判别力的特征;同时,对模型设计预训练网络,以充分利用已有数据的信息,学习更好的先验信息,提高分类的准确率.在自建的高分辨率SAR图像数据集上对该小样本分类模型进行了实验.消融实验表明,注意力模块和预训练模块对模型的性能均有一定的提升效果.通过对比实验,证明和当前常用的小样本学习方法相比,构建的分类方法能在SAR图像分类中获得较高的准确率,在第一组实验的5-way 1-shot实验中得到的分类精度提高了5.9%,在5-way 5-shot实验中提高了1.92%.
- 赵一铭王佩瑾刁文辉刁文辉邓波
- 关键词：SAR图像分类元学习
- 遥感跨模态智能解译:模型、数据与应用被引量：2
- 2023年
- 以深度学习为代表的人工智能技术已被广泛应用于遥感图像解译中.相比自然场景图像,遥感图像具有载荷类型多、成像机理差异大等特点,使得现有面向单传感器、纯数据驱动的智能解译方法应用到不同模态数据时,性能上限难以突破.尤其在面向多传感获取的、大范围的、目标种类较多的复杂应用场景时,实际性能受限更为严重.本文主要对遥感智能解译结合多模态数据和多任务学习的研究工作进行综述,重点从基本概念、研究方法和应用场景3个方面进行展开.并且介绍了基于分域提取和跨域融合理念设计的模型架构,通过从海量多模态数据中提取通用特征,实现单个基础模型完成多类下游任务的泛化解译,在不同模态解译任务中表现优异,并实际应用推广.最后,对遥感多模态多任务学习未来技术发展方向进行展望.
- 付琨付琨冯瑛超李俊希何琪彬肖思宁刁文辉孙显
- 关键词：多模态多任务学习
