[发明专利]基于遥感影像的蝶形卫星天线形态解析方法在审
| 申请号： | 201811130719.1 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109241658A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 楚博策;帅通;王港;高峰;王士成;陈金勇 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 河北东尚律师事务所 13124 | 代理人： | 王文庆 |
| 地址： | 050081 河北省石家庄市中山西*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于遥感影像的蝶形卫星天线形态解析方法，首先采用深度学习实现遥感影像中天线目标的语义分割。由于基于深度学习的图像语义分割方法需要大量遥感影像数据作为支撑，因此本发明搜集并下载各类遥感影像资源，并人工逐像素标注天线目标的位置，构建天线目标影像库和标注库作为本发明实验数据支撑，用于深度学习模型的训练。随后采用训练得到的模型对影像进行语义分割，生成二值图作为分割结果。最后对二值图进行椭圆轮廓拟合，并对椭圆轮廓进行角度计算得到天线的俯仰角与方位角实现天线形态解析。通过将计算得到的俯仰角和方位角与天线实际形态数据相对比可证明，本发明可以较为精准的实现天线形态的自动解析。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感影像 天线 天线形态 椭圆轮廓 卫星天线 形态解析 语义分割 二值图 方位角 俯仰角 蝶形 遥感影像数据 分割结果 角度计算 目标影像 实验数据 图像语义 像素标注 形态数据 自动解析 构建 拟合 下载 支撑 学习 标注 解析 影像 搜集 分割 | ||
【主权项】：
1.一种基于遥感影像的蝶形卫星天线形态解析方法，其特征在于包括以下步骤：(1)获取蝶形卫星天线遥感影像；(2)对蝶形卫星天线遥感影像进行逐像素标注得到的标注文件；(3)构建全卷积深度学习网络；(4)采用蝶形卫星天线遥感影像与对应的标注文件训练全卷积深度学习网络，得到深度学习模型；(5)采用深度学习模型对待解析的蝶形卫星天线遥感影像进行语义分割，得到像素级的检测与分割结果，对像素级的检测与分割结果进行椭圆轮廓拟合，对椭圆轮廓进行角度计算得到天线的俯仰角与方位角；完成蝶形卫星天线形态解析。
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