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。