公开(公告)号：CN113569760B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202110867230.8

申请日：2021-07-29

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 潘建平 ,  李鑫 ,  崔伟 ,  孙博文 ,  蔡卓言 ,  付占宝 ,  程卫华 ,  黄桂萍

IPC: G06V20/64 ,  G06V20/10 ,  G06V10/28 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/33 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度学习的三维变化检测方法，包括：采集遥感影像数据源；对遥感影像数据源进行预处理以及数据提取，得到高分遥感影像数据与DSM数据；将高分遥感影像数据与DSM数据作为后时相遥感数据，基于后时相遥感数据进行数据模拟得到前时相遥感数据；确定深度学习的标签图，对双时相遥感数据图像以及标签图进行裁剪得到图像集合；将图像集合划分为训练集、验证集以及测试集；构建变化检测网络模型；将训练集以及验证集输入到变化检测网络模型进行迭代训练得到训练后的变化检测网络模型；将测试集输入到训练后的变化检测网络模型，输出变化检测结果。本发明能够充分挖掘遥感数据垂直向特征，模型泛化能力强，检测精度高。

公开(公告)号：CN113569760A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110867230.8

申请日：2021-07-29

Applicant: 重庆交通大学

Inventor： 潘建平 ,  李鑫 ,  崔伟 ,  孙博文 ,  蔡卓言 ,  付占宝 ,  程卫华 ,  黄桂萍

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/38 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/33

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度学习的三维变化检测方法，包括：采集遥感影像数据源；对遥感影像数据源进行预处理以及数据提取，得到高分遥感影像数据与DSM数据；将高分遥感影像数据与DSM数据作为后时相遥感数据，基于后时相遥感数据进行数据模拟得到前时相遥感数据；确定深度学习的标签图，对双时相遥感数据图像以及标签图进行裁剪得到图像集合；将图像集合划分为训练集、验证集以及测试集；构建变化检测网络模型；将训练集以及验证集输入到变化检测网络模型进行迭代训练得到训练后的变化检测网络模型；将测试集输入到训练后的变化检测网络模型，输出变化检测结果。本发明能够充分挖掘遥感数据垂直向特征，模型泛化能力强，检测精度高。