公开(公告)号：CN118015451A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410062939.4

申请日：2024-01-16

Applicant: 武汉大学

Inventor： 赵伶俐 ,  王植民 ,  胡志明 ,  孙维东 ,  沈渤 ,  史磊 ,  杨杰 ,  李平湘

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/30 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于孪生注意力复数卷积神经网络的极化SAR变化检测方法及系统，针对PolSAR影像受相干斑噪声影响较大，产生的差异图质量较差，以及目前基于SAR影像变化检测的实数网络会破坏PolSAR数据复数结构完整性的问题。本发明利用孪生网络架构，构建更鲁棒的多尺度特征差异图，以抑制相干斑噪声的影响，并且结合复数网络保持了PolSAR数据结构的完整型，减少极化信息损失，还设计了相应的复数注意力模块以增强变化区域识别，最后通过对多尺度特征差异图进行解码获取变化检测结果。通过孪生注意力复数卷积神经网络，在抑制了相干斑噪声影响的同时增强了对极化信息的利用，提高了PolSAR变化检测精度。

公开(公告)号：CN119575377A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411634037.X

申请日：2024-11-15

Applicant: 沈阳市勘察测绘研究院有限公司 ,  武汉大学

Inventor： 赵伶俐 ,  王植民 ,  胡志明 ,  彭敏 ,  陈桂秋 ,  刘畅

IPC: G01S13/90

Abstract: 本申请涉及雷达遥感图像处理技术领域，特别涉及一种单极化合成孔径雷达变化检测方法及装置，其中，方法包括：对前后时相的初始单极化SAR影像预处理以得到最终影像，计算多尺度特征差异图，经模糊C均值聚类生成伪标签，以UNet编解码结构作为基本框架，设计双分支卷积神经网络结构，采用输入层、卷积层、池化层、全连接层与输出层组成孪生卷积神经网络，并在输入张量与经网络处理后的输出张量之间建立残差连接，生成变化检测模型，以利用变化检测模型输出单极化合成孔径雷达的检测结果。由此，解决了相关技术中，由于对SAR影像监测方法中对相干斑噪声的处理能力有限，以及静态阈值分割方法难以适应全局的缺陷，导致变化监测结果精确度不高等问题。