公开(公告)号：CN118658162A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410762701.2

申请日：2024-06-13

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 何磊 ,  张洺恒 ,  刘斌 ,  罗涵 ,  毕晓佳 ,  陈万源 ,  陶嘉琳

IPC: G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了变化导向的相似度金字塔网络的语义变化检测方法，涉及图像变化检测领域，所述方法包括：构建相似性金字塔网络CG‑SPNet，所述相似性金字塔网络CG‑SPNet包括编码器和多尺度相似度金字塔模块MSSP；基于待检测遥感图像，所述编码器的若干阶段依次进行特征提取，获得不同阶段的双时相语义特征，获取所述编码器最后阶段提取的双时相语义特征，获得输入特征#imgabs0#基于所述多尺度相似度金字塔模块MSSP对所述输入特征#imgabs1#进行相似度分析获得输出特征#imgabs2#基于所述输出特征#imgabs3#获得预测图，所述预测图包括第一预测图#imgabs4#第二预测图#imgabs5#和第三检测图#imgabs6#将所述第三检测图#imgabs7#分别对所述第一预测图#imgabs8#和所述第二预测图#imgabs9#进行矩阵相乘，获得检测图像；基于所述检测图像获得检测结果，可以解决现有基于深度学习的SCD方法由于接收区域有限而面临局限性，难以提取类似大型物体的多尺度特征并对大尺度特征做出完整一致的响应的问题。

公开(公告)号：CN118799723A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410704137.9

申请日：2024-05-31

Applicant: 电子科技大学 ,  成都信息工程大学

Inventor： 李玉霞 ,  童忠贵 ,  何磊 ,  罗涵 ,  刘斌 ,  张靖霖 ,  张洺恒 ,  牛振业

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/28 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06V10/764 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度全局‑局部信息聚合的遥感图像耕地信息提取方法，先搭建并训练多尺度全局‑局部信息聚合网络，使其收敛后能够准确识别遥感图像中的背景和耕地；然后对大面积遥感图像进行重叠滑窗裁剪，再按批次将剪裁的图像切片并输入至训练后的多尺度全局‑局部信息聚合网络，从而输出每张图像切片中背景和耕地对应的标签值，最后根据每张图像切片的预测结果进行重映射，形成可视化的大面积耕地信息提取图。