公开(公告)号：CN116977371A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310997654.5

申请日：2023-08-09

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 陈强 ,  罗建辉 ,  王磊 ,  岳鹏

IPC: G06T7/246 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开一种基于变化特征选择的迁移学习变化检测方法，基于经典的CNN模型结构VGG16模型，包括预训练VGG16模型来学习影像场景中的各种特征；将VGG16模型当中的前三个尺度大小的卷积层用于对输入的影像进行特征提取；构建过滤特征法的方差选择算法并嵌入到VGG16模型中用于在所提取的特征中筛选出变化特征；将所有的变化特征组合成一个特征多维向量，并采用变化向量分析法(CVA)计算特征多维向量的变化幅度获得变化检测图；通过模糊C均值聚类算法(FCM)将变化检测图分割成变化类别和不变类别进而得到变化二值图像；本发明通过筛选深层变化特征向量得到与变化有关的特征，在减少计算量的同时又能对城市区域达到很好的变化检测结果。