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发明公开
一种用于露天矿区遥感变化检测的GAN实例级局部增强方法审中-实审

公开(公告)号：CN117237807A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311234595.2

申请日：2023-09-25

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 蒋金豹 , 李康宁 , 解子琳

IPC: G06V20/10 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/62 , G06V10/26 , G06V10/82

Abstract: 本发明提供了一种用于露天矿区遥感变化检测的GAN实例级局部增强方法，包括：S1.标签生成，包括双时间矿区标签收集，标签编辑模型的构建与训练以及局部定向编辑；S2.图像生成；包括双时间矿区图像收集，图像编辑模型的构建与训练以及局部语义编辑；S3.数据集构建：将双时间数据随机组合以构建新的矿区变化检测数据集。本发明方法可以实现实例级局部变换，从而利用无变化矿区数据生成新的真实且多样的变化检测样本，极大程度上解决了基于监督深度学习模型的露天矿区变化检测数据匮乏问题；本发明方法可以扩充露天矿区遥感变化检测数据集，进而提高模型的准确性与鲁棒性。

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