一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法及系统，所述卫星情报为卫星遥感图像，所述训练数据为训练场的地形图像，该方法包括：将所述卫星遥感图像和所述地形图像作为原始图像，获取所述原始图像的像素，设置图像切割模型，根据所述原始图像的像素和预设切割后的图像块的长度和高度，将所述原始图像进行切割，生成多个切割后的图像块和每个图像块的像素值；将切割后的图像块，分别存储在云端的多个存储区域，并为每个存储区域设置安全等级，并与用户自身的安全等级进行安全性校验，通过后才能提取存储区域中的图像块。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据安全防护，更具体地，涉及一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法及系统。

技术介绍

1、图像处理技术正在不断发展和演进，涉及多个领域。以下是一些图像处理技术的现状：

2、深度学习与卷积神经网络（cnn）：

3、深度学习已经在图像处理领域取得了显著的成就。卷积神经网络（cnn）是在图像分类、目标检测、分割等任务中表现出色的主流方法。

4、预训练的深度学习模型（如imagenet上的模型）可以用于迁移学习，加速许多图像处理任务的训练和执行。

5、图像生成与gan（生成对抗网络）：

6、生成对抗网络（gan）是一种强大的技术，可用于图像生成、风格转换和图像增强。gan可以生成逼真的图像，甚至可以用于创造艺术作品。

7、超分辨率：

8、超分辨率技术旨在通过增加图像的空间分辨率来提高图像质量。深度学习方法在这方面取得了重要的进展，使得从低分辨率图像生成高分辨率图像成为可能。

9、但是现有技术中并没有一种技术方案，能够对图像进行处理，并且增加图像存储的安本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，所述卫星情报为卫星遥感图像，所述训练数据为训练场的地形图像，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，其特征在于，所述图像切割模型包括：

3.如权利要求2所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，其特征在于，在原始图像的横轴偏移量纵轴偏移量的插值函数包括：

4.如权利要求2所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，其特征在于，在原始图像的横轴偏移量纵轴偏移量的自适应权重包括：

5.如权利要求2所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防...

【技术特征摘要】

1.一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，所述卫星情报为卫星遥感图像，所述训练数据为训练场的地形图像，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，其特征在于，所述图像切割模型包括：

3.如权利要求2所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，其特征在于，在原始图像的横轴偏移量纵轴偏移量的插值函数包括：

4.如权利要求2所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，其特征在于，在原始图像的横轴偏移量纵轴偏移量的自适应权重包括：

5.如权利要求2所述的一种卫星情报及训练数据仓库网络安全防护方法，其特征在于，原始图像中在坐标处的图像校正函数包括：

...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨威，徐川，王涛，梅礼晔，王颖，叶昭毅，朱忠敏，张侠，杨帆，
申请(专利权)人：武昌首义学院，
类型：发明
国别省市：