公开(公告)号：CN111539316B

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202010319604.8

申请日：2020-04-22

Applicant: 中南大学

Inventor： 李海峰 ,  苑子杨 ,  陈杰 ,  陈力 ,  彭剑 ,  朱佳玮

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于双注意力孪生网络的高分遥感影像变化检测方法，包括：将对应区域两个时相的遥感影像进行均匀无重叠裁剪成成对的子图；对每一对子图进行初步特征提取，获得特征张量对；将特征张量对同时输入到空间注意力模块和通道注意力模块中，获得判别性更好的特征张量对；对所述更好的特征张量对进行卷积降维以映射到嵌入空间；在嵌入空间中计算特征张量对每个位置点的欧式距离；通过阈值分割得到变化检测结果。本发明方法利用孪生的空间注意力机制和通道注意力机制来获取高判别性的特征表达，同时使用双重阈值损失函数来进一步筛选有效特征，强效滤除伪变化信息的遥感影像变化，从而获得了较好的高分辨率遥感影像变化检测结果。

公开(公告)号：CN111539316A

公开(公告)日：2020-08-14

申请号：CN202010319604.8

申请日：2020-04-22

Applicant: 中南大学

Inventor： 李海峰 ,  苑子杨 ,  陈杰 ,  陈力 ,  彭剑 ,  朱佳玮

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了基于双注意力孪生网络的高分遥感影像变化检测方法，包括：将对应区域两个时相的遥感影像进行均匀无重叠裁剪成成对的子图；对每一对子图进行初步特征提取，获得特征张量对；将特征张量对同时输入到空间注意力模块和通道注意力模块中，获得判别性更好的特征张量对；对所述更好的特征张量对进行卷积降维以映射到嵌入空间；在嵌入空间中计算特征张量对每个位置点的欧式距离；通过阈值分割得到变化检测结果。本发明方法利用孪生的空间注意力机制和通道注意力机制来获取高判别性的特征表达，同时使用双重阈值损失函数来进一步筛选有效特征，强效滤除伪变化信息的遥感影像变化，从而获得了较好的高分辨率遥感影像变化检测结果。