Invention Grant
- Patent Title: 一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法
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Application No.: CN202010390580.5Application Date: 2020-05-11
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Publication No.: CN111640159BPublication Date: 2022-04-01
- Inventor: 乐鹏 , 黄立 , 刘广超 , 张晨晓 , 姜良存 , 梁哲恒 , 章小明 , 姜福泉 , 邓鹏 , 宁振伟 , 刘斌
- Applicant: 武汉大学 , 广东南方数码科技股份有限公司
- Applicant Address: 湖北省武汉市武昌区八一路299号;
- Assignee: 武汉大学,广东南方数码科技股份有限公司
- Current Assignee: 武汉大学,广东南方数码科技股份有限公司
- Current Assignee Address: 湖北省武汉市武昌区八一路299号;
- Agency: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司
- Agent 杨晓燕
- Main IPC: G06T7/90
- IPC: G06T7/90 ; G06T7/136 ; G06T7/11 ; G06T5/40 ; G06N3/08 ; G06N3/04

Abstract:
本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法,涉及遥感领域,主要解决目前常规的变化检测方法泛化性较差的问题;该方法包括以下步骤:获取多时相遥感影像数据,得到掩膜图像,建立遥感影像变化检测数据集,构建孪生卷积神经网络模型,利用数据集训练孪生卷积神经网络,获得训练模型,利用训练模型对待检测的前时相影像和后时相影像进行变化检测,得到初步变化预测结果,将初步变化预测结果的像素的预测值与预先设定的像素阈值进行比较,从而将初步变化预测结果划分为变化区域类别和非变化区域类别,得到变化检测结果。本发明的方法泛化性能更好,同时满足端到端处理,便于工程应用。
Public/Granted literature
- CN111640159A 一种基于孪生卷积神经网络的遥感影像变化检测方法 Public/Granted day:2020-09-08
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