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珞珈三号01星在轨处理技术及验证
1
作者
王密
郭贝贝
+4 位作者
皮英冬
张致齐
肖晶
戴荣凡
项韶
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期599-609,共11页
遥感卫星在轨处理技术是推动遥感技术实现实时智能服务的核心环节。针对星上资源受限环境引起的系列处理难题及遥感数据实时处理与信息提取需求,本文首先构建了任务驱动的卫星遥感数据在轨处理框架,以任务需求为核心并协同星地资源建立...
遥感卫星在轨处理技术是推动遥感技术实现实时智能服务的核心环节。针对星上资源受限环境引起的系列处理难题及遥感数据实时处理与信息提取需求,本文首先构建了任务驱动的卫星遥感数据在轨处理框架,以任务需求为核心并协同星地资源建立基于感兴趣区域的星上处理技术体系;然后,面向不同任务层级和应用场景,给出了以位置信息为驱动的基础在轨处理模式、以目标/场景内容和变化事件为驱动的智能处理模式;最后,论述了适配星上资源受限环境的在轨处理关键算法,基于珞珈三号01星星上处理应用程序,验证了典型算法的在轨处理效果。在任务驱动和星地协同机制下,实现了在轨高精度定位、多类型影像产品快速生成、静动态目标信息实时提取及静态和动态影像高倍率近实时压缩。在轨处理显著提高了传统地面处理的效率,能够有效支撑后续卫星遥感实时智能服务。
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关键词
在轨处理
任务驱动
星地协同
实时智能服务
珞珈三号01星
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职称材料
深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析
被引量:
10
2
作者
梁桥康
南洋
+3 位作者
项韶
梅丽
孙炜
于观贞
《第二军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期903-908,共6页
目的采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别。方法以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net(DU-Net)。采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片,然后利用预先训练好的DU-...
目的采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别。方法以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net(DU-Net)。采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片,然后利用预先训练好的DU-Net网络模型对分割的小图片块进行初次分割,并使用图片分类器清除假阳性样本,重新合成新样本。采用重复学习的方法使用新样本进行多次重复训练,将得到的结果应用全连接条件随机场(CRF)进行后续处理。最终得到胃癌分割图片并验证结果。结果经过3次重复学习后,DU-Net网络模型的平均精度为91.5%,平均交叉联合度量(IoU)为88.4%;相比于未经重复学习的基础DU-Net模型,其平均精度提升了5.6%,平均IoU提升了2.9%。结论基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现了精准的分割,提高了模型的泛化能力和鲁棒性,可用于辅助胃癌病理诊断。
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关键词
人工智能
胃肿瘤
病理切片
深度学习
重叠分割
全连接条件随机场
重复学习
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职称材料
面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩方法
被引量:
3
3
作者
王密
项韶
肖晶
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1213-1219,共7页
随着对地观测系统以及空间信息网络的快速发展,中国已经建成星地一体化的对地观测系统。高分辨率遥感影像数据从GB级转向TB级,轻小型智能遥感卫星有限的带宽容量和存储空间都严重限制了遥感信息的智能实时服务,由此提出了一种面向任务...
随着对地观测系统以及空间信息网络的快速发展,中国已经建成星地一体化的对地观测系统。高分辨率遥感影像数据从GB级转向TB级,轻小型智能遥感卫星有限的带宽容量和存储空间都严重限制了遥感信息的智能实时服务,由此提出了一种面向任务的智能压缩方法。首先,基于遥感影像的数据特点以及轻小型智能遥感卫星星地数传的瓶颈,分析了传统在轨压缩算法的局限性,论述了面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩处理的重要性;其次,提出了基于珞珈三号01星平台面向任务的智能压缩方法,通过星上高质量成像和高精度几何定位获取观测区域;然后,根据不同的任务需求,利用信息提取模型获取感兴趣目标/区域;最后,利用压缩模型对该区域进行自适应码率分配来实现高倍率压缩任务,并生成码流文件回传到地面。针对不同的任务需求,合理分配码率,可通过该方法有效实现遥感影像的高倍率智能压缩。
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关键词
对地观测系统
高分辨率光学卫星
智能实时服务
珞珈三号01星
面向任务的智能压缩
原文传递
题名
珞珈三号01星在轨处理技术及验证
1
作者
王密
郭贝贝
皮英冬
张致齐
肖晶
戴荣凡
项韶
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
湖北工业大学计算机学院
武汉大学计算机学院
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期599-609,共11页
基金
国家重点研发计划(2022YFB3902804)
国家自然科学基金(42192583)。
文摘
遥感卫星在轨处理技术是推动遥感技术实现实时智能服务的核心环节。针对星上资源受限环境引起的系列处理难题及遥感数据实时处理与信息提取需求,本文首先构建了任务驱动的卫星遥感数据在轨处理框架,以任务需求为核心并协同星地资源建立基于感兴趣区域的星上处理技术体系;然后,面向不同任务层级和应用场景,给出了以位置信息为驱动的基础在轨处理模式、以目标/场景内容和变化事件为驱动的智能处理模式;最后,论述了适配星上资源受限环境的在轨处理关键算法,基于珞珈三号01星星上处理应用程序,验证了典型算法的在轨处理效果。在任务驱动和星地协同机制下,实现了在轨高精度定位、多类型影像产品快速生成、静动态目标信息实时提取及静态和动态影像高倍率近实时压缩。在轨处理显著提高了传统地面处理的效率,能够有效支撑后续卫星遥感实时智能服务。
关键词
在轨处理
任务驱动
星地协同
实时智能服务
珞珈三号01星
Keywords
on-orbit processing
mission-driven
satellite-ground collaboration
real-time intelligent service
Luojia-301 satellite
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
下载PDF
职称材料
题名
深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析
被引量:
10
2
作者
梁桥康
南洋
项韶
梅丽
孙炜
于观贞
机构
湖南大学电气与信息工程学院
上海中医药大学附属龙华医院肿瘤七科
出处
《第二军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期903-908,共6页
基金
国家自然科学基金(61673163),湖南省自然科学基金(2016JJ3045),电子制造业智能机器人技术湖南省重点实验室(IRT2018003).
文摘
目的采用基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现对癌症区域的识别。方法以U-Net网络为基本架构设计更深层次的胃癌病理切片分割算法模型Deeper U-Net(DU-Net)。采用区域重叠分割法将数据集分割成若干小块图片,然后利用预先训练好的DU-Net网络模型对分割的小图片块进行初次分割,并使用图片分类器清除假阳性样本,重新合成新样本。采用重复学习的方法使用新样本进行多次重复训练,将得到的结果应用全连接条件随机场(CRF)进行后续处理。最终得到胃癌分割图片并验证结果。结果经过3次重复学习后,DU-Net网络模型的平均精度为91.5%,平均交叉联合度量(IoU)为88.4%;相比于未经重复学习的基础DU-Net模型,其平均精度提升了5.6%,平均IoU提升了2.9%。结论基于深度学习的胃癌病理切片分割算法实现了精准的分割,提高了模型的泛化能力和鲁棒性,可用于辅助胃癌病理诊断。
关键词
人工智能
胃肿瘤
病理切片
深度学习
重叠分割
全连接条件随机场
重复学习
Keywords
artificial intelligence
stomach neoplasms
pathological slices
deep learning
overlapping segmentation
fully connected conditional random field
repeated learning
分类号
R735.2 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩方法
被引量:
3
3
作者
王密
项韶
肖晶
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
武汉大学计算机学院
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1213-1219,共7页
基金
国家杰出青年科学基金(61825103)
湖北省自然科学基金(2020CFA001)
湖北省重点研发计划(2020BIB006)。
文摘
随着对地观测系统以及空间信息网络的快速发展,中国已经建成星地一体化的对地观测系统。高分辨率遥感影像数据从GB级转向TB级,轻小型智能遥感卫星有限的带宽容量和存储空间都严重限制了遥感信息的智能实时服务,由此提出了一种面向任务的智能压缩方法。首先,基于遥感影像的数据特点以及轻小型智能遥感卫星星地数传的瓶颈,分析了传统在轨压缩算法的局限性,论述了面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩处理的重要性;其次,提出了基于珞珈三号01星平台面向任务的智能压缩方法,通过星上高质量成像和高精度几何定位获取观测区域;然后,根据不同的任务需求,利用信息提取模型获取感兴趣目标/区域;最后,利用压缩模型对该区域进行自适应码率分配来实现高倍率压缩任务,并生成码流文件回传到地面。针对不同的任务需求,合理分配码率,可通过该方法有效实现遥感影像的高倍率智能压缩。
关键词
对地观测系统
高分辨率光学卫星
智能实时服务
珞珈三号01星
面向任务的智能压缩
Keywords
earth observation system
high resolution optical satellite
intelligent and real-time service
Luojia-3(01)satellite
task-oriented intelligent compression
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
珞珈三号01星在轨处理技术及验证
王密
郭贝贝
皮英冬
张致齐
肖晶
戴荣凡
项韶
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
深度学习图像分割算法在胃癌病理切片中的可行性分析
梁桥康
南洋
项韶
梅丽
孙炜
于观贞
《第二军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2018
10
下载PDF
职称材料
3
面向任务的高分辨率光学卫星遥感影像智能压缩方法
王密
项韶
肖晶
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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