公开(公告)号：CN114398948A

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202111515091.9

申请日：2021-12-13

Applicant: 西安邮电大学

Inventor： 张无瑕 ,  张琴雨 ,  苏亮旭 ,  张宇航 ,  林思超

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于空‑谱联合注意力网络的多光谱影像变化检测方法，其步骤为：1.构建训练集和测试集；2.将空间注意力模块和光谱注意力模块同时融入空‑谱特征提取网络，提取复杂场景下具有高可判别性和可区分性的空‑谱特征；3.使用多维度损失函数同时从光谱强度和光谱角度对空‑谱特征的相似性进行度量和对网络进行训练优化；4.将提取的空‑谱特征输入sigmoid层计算变化检测的结果；5.统计实验结果，计算多光谱影像变化检测的精度。本发明与现有方法相比，能够同时关注复杂背景下空间关键区域和地物光谱波段的可分性，提升了空‑谱特征的有效性；并进一步从光谱强度和光谱角度来度量空‑谱特征的相似性，提高了复杂场景下变化检测任务的精度。

公开(公告)号：CN117953385A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202310441674.4

申请日：2023-04-23

Applicant: 西安邮电大学

Inventor： 张无瑕 ,  张琴雨 ,  杨俊毅 ,  徐英杰 ,  王斯敏 ,  鲁钰

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于遥感信息处理技术领域，涉及一种基于级联交叉注意力机制和差分特征学习的多光谱变化检测方法及系统。该检测方法，关注双时相图像之间的相关性，并充分挖掘了双时相图像差分信息的隐含信息，提高了变化特征的判别性；此外，使用级联融合方法充分利用了中间层信息，增强了不同尺度变化区域的精细化识别能力，使学习到的特征更具有表达性，从而提高变化检测的精度。