申请/专利权人：北京爱特拉斯信息科技有限公司

申请日：2024-04-25

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118071657B

主分类号：G06T5/80

分类号：G06T5/80;G06T5/50;G06T5/60;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明提供一种基于人工智能的遥感影像纠正系统和方法，首先利用了两个共轭的摄像机构进行地面拍摄，形成互补的两组遥感数据，在卷积神经网络进行数据处理时互为判断基础，由此形成两组修正数据，进而基于这两组修正数据来确定需要纠正的对应的区域块，并在此基础上重新调用前述两组遥感数据去相邻区域数据的平均值进行数据纠正。通常在现有技术中作为纠正基础的影像往往需要高精度的准确影像，在技术上实现难度巨大，然而，本发明却可以直接相互调用具有初始缺陷的原始影像，再充分利用共轭互补的数据关系实现需要纠正的区域的锁定以及对应的数据纠正，方式简单且直接。

主权项：1.一种基于人工智能的遥感影像纠正系统，其特征在于，所述系统包括相对于特定地面区域共轭的第一摄像机构和第二摄像机构以及控制中心，控制中心进一步包括处理单元、比较单元、决策单元，第一摄像机构对所述特定地面区域进行遥感拍摄，形成第一遥感数据集A1，第二摄像机构对所述特定地面区域进行遥感拍摄，形成第二遥感数据集B1，则数据集A1和B1被远程传送至控制中心，在处理单元内，将第一遥感数据集A1输入第一CNN网络，在第一CNN网络中的第一全连接层中，以第二遥感数据集B1作为分类基础，由此输出特定地面区域中相对于第二遥感数据集B1的第一RGB失真度分布；将第二遥感数据集B1输入第二CNN网络，在第二CNN网络中的第二全连接层中，以第一遥感数据集A1作为分类基础，由此输出特定地面区域中相对于第一遥感数据集A1的第二RGB失真度分布；在比较单元内，将第一RGB失真度分布和第二RGB失真度分布的对应项进行运算结合，由此形成综合失真度分布，取判定值ζ，通过综合失真度分布中每一项与判定值ζ的比较确定所述特定地面区域中的需要被纠正遥感影像中的RGB值的待纠正区域块；在决策单元中，基于第一遥感数据集和第二遥感数据集，将特定地面区域中与待纠正区域块相邻且无需纠正的所有区域块的RGB值各自取平均值，并将所述平均值赋予所述待纠正区域块；所述“相对于特定地面区域共轭”是指，确定所述特定地面区域的地理几何中心，第一摄像机构和第二摄像机构以相同高度悬停于空中，第一摄像机构和第二摄像机构在地面上的正投影相对于该地理几何中心呈现中心对称关系，由此，第一摄像机构和第二摄像机构相互形成共轭关系。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京爱特拉斯信息科技有限公司 一种基于人工智能的遥感影像纠正系统和方法

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