公开(公告)号：CN117765404A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311441684.4

申请日：2023-11-01

Applicant: 重庆交通大学 ,  宁夏回族自治区遥感调查院(高分辨率对地观测系统宁夏数据与应用中心)

Inventor： 潘建平 ,  罗政 ,  崔伟 ,  张慧娟 ,  王恂寻 ,  任朝晖 ,  李逸萌 ,  黄璞

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于特征相关性神经网络的复杂场景变化检测方法，包括步骤：获取遥感影像数据集，所述遥感影像数据集内包括成对的光学影像和SAR影像；随即挑选影像对建立训练样本集与验证数据集；构建双时相影像深度特征相关性网络；对双时相影像深度特征相关性网络进行训练；利用训练完成的双时相影像深度特征相关性网络对待识别影像进行处理，获得变化检测结果。其显著效果是：从两个角度将异构数据统一到同一个特征空间，有效减少了数据之间的特征差异性，实现了异构数据角度下的变化检测。

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。

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。