差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法

差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法

1.内容概括

本文档将详细介绍“差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方

法”。该方法结合了差分图像处理和视觉感知理论，旨在实现对建筑

细微变化的高精度、高效能检测。该方法的优越性在于它能够对大量

建筑图像数据进行深度分析和综合判断，从而达到更为准确的检测效

果。该方法通过差分图像技术，捕捉图像间的微小差异，提取变化信

息。借助视觉感知理论，进行视野融合处理，以扩大感知范围，避免

单一视角下的局限。在此基础上，进一步运用协同感知原理，对图像

数据在不同阶段和层面上的信息进行融合处理和分析判断。这种综合

性的检测方法能够有效应对各种复杂环境条件和图像干扰因素，对建

筑变化的准确性识别和提取至关重要。通过这种方式，不仅能提高工

作效率，还可以极大地提升变化检测的精准度和完整性。其核心目的

在于构建一种适应性更强、效能更高的建筑变化检测体系，为后续城

市规划、工程管理和科学研究提供重要数据支撑。

1.1背景与意义

随着城市化进程的加速，建筑物的数量和多样性不断增加，城市

空间结构日益复杂。城市的发展也带来了诸多挑战，如历史建筑保护、

城市更新、灾害应急响应等。在此背景下，建筑变化检测作为城市规

划、建筑设计和管理的重要工具，具有重要的现实意义。

传统的建筑变化检测方法主要依赖于人工观测和图像处理技术，

这些方法存在效率低、精度差、实时性不足等问题。随着计算机视觉、

遥感技术和地理信息系统（GIS）等技术的快速发展，建筑变化检测

方法得到了显著的改进。特别是差分视野融合与协同感知的概念引入

到建筑变化检测中，为这一领域带来了新的研究方向和应用前景。

差分视野融合是指通过多源数据的互补与协同，提高建筑变化检

测的准确性和鲁棒性。协同感知则强调多个智能体之间的信息共享和

协作，以实现更高效、更智能的建筑变化检测。这两种方法的结合，

不仅可以充分利用不同数据源的信息优势，还可以通过智能体的协同

工作，提升整个系统的智能化水平°

本论文旨在探讨差分视野融合与协同感知在建筑变化检测中的

应用方法和技术。通过对现有方法的综述和分析，提出一种基于差分

视野融合与协同感知的建筑变化检测框架，并通过实验验证了该框架

的有效性和实用性。本研究的意义在于为建筑变化检测领域提供一种

新的研究思路和方法，推动相关技术的进一步发展和应用。

1.2国内外研究现状

随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，差分视野融合与协

同感知的建筑变化检测方法在国内外得到了广泛关注和研究。相关领

域的学者和研究人员通过理论分析、实验研究和技术攻关，取得了一

系列重要成果。

美国、欧洲和日本等国家的学者在建筑变化检测方面开展了大量

研究工作。美国加州大学伯克利分校的研究人员提出了一种基于光流

法的建筑变化检测方法，该方法可以有效地识别建筑物表面的形变和

运动［1］。欧洲的研究人员则主要关注于利用结构健康监测技术来检

测建筑物的变化，如德国柏林工业大学的研究人员提出了一种基于支

持向量机(SVM)的建筑物结构健康评估方法［2］o日本东京大学的研究

人员还研究了一种基于深度学习的目标检测方法，用于检测建筑物表

面的裂缝和损伤［3］。

近年来关于差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法的研

究也取得了显著进展。许多学者从理论和实验两个方面对这一领域进

行了深入探讨，中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种基于

多源传感器数据的差分融合方法，用于实现建筑物形变和运动的有效

检测［4］。清华大学的研究人员则研究了一种基于深度学习的目标检

测方法，用于检测建筑物表面的裂缝和损与［5］。南京理工大学的研

究人员还提出了一种基于光流法和支持向量机的建筑物形变检测方

法［6］。

国内外学者在差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法方

面取得了一定的研究成果，为实际应用提供了有力的理论基础和技术

支撑。与国际先进水平相比，我国在这一领域的研究仍存在一定的差

距，需要进一步加强理论研究和技术创新，以提高建筑变化检测的准

确性和实用性。

1.3研究内容与方法

差分视野融合的理论研究：分析差分视野融合的基本原理及其在

建筑变化检测中的适用性，探讨如何通过融合不同视角的数据来增强

变化检测的准确性和效率。

协同感知技术探索：研究协同感知技术的原理及其在建筑变化检

测中的应用方法，分析如何通过协同感知技术实现多源数据的协同处

理和智能化分析。

算法设计与优化：结合差分视野融合与协同感知技术，设计高效、

精确的建筑变化检测算法，并进行优化和改进，以满足实际应用的需

求。

文献调研与理论分析法：通过查阅相关文献，了解差分视野融合

与协同感知技术的研究现状及在建筑变化险测领域的应用前景，分析

现有研究的不足和需要进一步解决的问题。

实验仿真与数据分析法：利用仿真数据和实际数据，对差分视野

融合与协同感知技术在建筑变化检测中的效果进行验证和分析，评估

算法的准确性和效率。

算法设计与优化法：结合理论分析和实验结果，设计具有高效性

和准确性的建筑变化检测算法，并进行优化和改进，以满足不同场景

下的应用需求。

案例分析与实证研究法：选取典型案例进行实证研究，验证所提

出算法的实际效果和应用价值。

2.相关理论与技术

在探讨建筑变化检测方法时，差分视野融合与协同感知的理论框

架为我们提供了一个独特的视角。差分视野融合指的是通过对比不同

时间点、不同视角或不同传感器获取的数据，来捕捉和理解建筑物的

细微变化。这种方法能够揭示建筑物在空间和时间上的动态演变，对

于城市规划、历史建筑保护以及灾害监测等领域具有重要意义。

协同感知则是指多个智能体（如无人机、传感器网络、移动设备

等）通过协作和信息共享，共同构建一个更为全面和准确的环境感知

能力。在建筑变化检测中，协同感知能够整合来自不同源的数据，提

高变化检测的精度和可靠性，同时降低单一传感器或数据源的局限性

带来的误差。

结合这两个理论框架，我们可以开发出更加高效和灵活的建筑变

化检测方法。通过差分视野融合技术，我们可以捕捉到建筑物立面、

结构或内部设施的细微变化；而协同感知则能够将这些变化放在更广

阔的空间和时间的背景下进行评估和分析，从而更准确地判断变化的

性质、范围和影响程度。这种方法的优点在于其高度的灵活性和适应

性，能够应对复杂多变的城市环境和需求。

2.1差分视野融合技术

需要收集多幅来自不同视角的图像，这些图像可以是单幅图像，

也可以是多幅图像拼接而成的全景图。为了保证图像的质量，通常需

要使用高分辨率的摄像头进行拍摄。

对收集到的图像进行预处理，预处理的目的是消除噪声、增强图

像对比度以及校正图像畸变等。常用的预处理方法包括滤波、直方图

均衡化和双边滤波等。

对预处理后的图像进行差分处理，差分处理的主要目的是计算相

邻帧之间的像素差异，从而得到物体的运动轨迹和形状变化信息。差

分算法有很多种，如光流法、曲率法和梯度法等。在本研究中，我们

采用基于光流法的差分算法。

将差分处理后的图像进行融合，融合的目的是将不同视角的图像

信息整合在一起，以便更好地检测建筑物的变化。常用的融合方法包

括基于特征点的融合和基于区域的融合等，在本研究中，我们采用基

于特征点的融合方法。

差分视野融合技术是一种有效的建筑变化检测方法，通过对多幅

图像进行差分处理和融合，可以实现对建筑物运动和形状变化的实时

监测。在未来的研究中，我们将继续优化差分视野融合技术，以提高

其检测精度和鲁棒性。

2.1.1基于多传感器的数据融合

随着传感器技术的发展与普及，基于多传感器的数据融合在建筑

变化检测领域愈发显示出其重要性和潜力。该方法综合利用各种传感

器所采集的多元数据，通过对数据进行集成和优化处理，以提供更全

面、更精确的建筑环境信息。在此基础上进行变化检测，可有效提高

检测精度和效率。本部分主要探讨基于多传感器的数据融合在差分视

野融合与协同感知中的具体应用和关键技术。

随着智慧城市建设的推进和建筑环境的日益复杂，对建筑的微小

变化检测变得尤为重要。为了准确、高效地进行建筑变化检测，必须

综合利用各种传感器技术采集到的信息。传感器种类包括红外传感器、

激光雷达、高清摄像头等，这些传感器提供了建筑表面、环境氛围等

不同角度的数据。对这些数据进行集成与融合，是变化检测的关键步

骤之一。数据融合技术旨在将来自不同传感器的数据进行协同处理，

形成统一的视角和坐标系下的完整数据集合，从而为变化检测提供全

面、准确的参考信息。

基于多传感器的数据融合过程中，首要任务是确保不同传感器数

据的准确性和同步性。为实现这一点，必须进行精准的时间同步和空

间配准技术处理。这包括利用时空标定算法对不同传感器采集的数据

进行时间校准和空间坐标转换，确保所有数据能在同一时空框架下进

行比较和分析。还需进行数据质量评估与预处理，如去除噪声干扰、

数据平滑等，以提升数据的可靠性和有效性。集成后的数据需进行进

一步的特征提取和识别分析，以发现建筑的变化信息。

差分视野融合是一种将不同时间点的传感器数据进行对比分析

的先进技术。在建筑变化检测中，通过对比同一地点不同时间点的传

感器数据差异，可以准确识别出建筑表面的微小变化。这一过程需要

结合多传感器的数据融合技术来实现，通过集成各种传感器的数据，

形成一个全面而精确的动态视图。借助高效的算法，可以识别并突出

显示变化区域，为建筑变化的检测和分类提供强有力的支持。这种技

术的关键在于建立可靠的差分模型和对数据进行有效融合处理。

协同感知是指逋过整合多种传感器数据和系统信息来实现对整

个环境变化的综合感知和理解。在建筑变化检测中，协同感知提供了

一个更加全面的视角来看待建筑物的细微变化。通过将不同传感器的

数据进行融合处理，并结合差分视野融合技术，可以实现对建筑物状

态的动态感知和实时变化检测。协同感知技术能够整合来自不同来源

的数据信息，提高变化检测的准确性和实时性。这对于城市规划、灾

害预警等领域具有重要的应用价值。

“基于多传感器的数据融合”在建筑变化检测中的意义与价值凸

显无遗。在差分视野融合技术的支撑下，结合协同感知的原理和方法，

建筑变化的检测工作正朝着更全面、更准确的方向发展。后续章节将

继续探讨这一领域的更多技术细节和实践应用案例。

2.1.2基于时空域的融合方法

在探讨建筑变化检测的方法时.，基于时空域的融合方法提供了一

种独特且有效的途径。这一方法通过整合多源异构的空间和时间数据,

构建一个全面而准确的变化检测模型。

利用时空数据采集技术，如高分遥感、物联网传感器等，从不同

角度和层次捕获建筑物的空间位置、形态特征及其随时间的变化信息。

这些数据不仅包括建筑物的几何形状、材质属性，还涉及其空间布局、

功能演变以及周边环境的变化。

采用时空分析算法对收集到的数据进行预处理和特征提取，这一

步骤旨在从海量数据中提炼出与建筑变化密切相关的关键信息，如建

筑物的扩张、收缩、修复或废弃等。通过降维、去噪和异常值处理等

操作，提高数据的可用性和准确性。

根据不同的应用需求和场景，选择合适的时空融合策略。常见的

融合方法包括基于统计方法的融合（如均值、中位数等），基于机器

学习方法的融合（如决策树、随机森林等），以及基于深度学习方法

的融合（如卷积神经网络、循环神经网络等）。这些方法能够充分利

用不同数据源的优势，形成互补效应，从而提升变化检测的精度和可

靠性。

在融合得到的时空特征基础上，构建建筑变化检测模型。这通常

涉及使用支持向量机（SVM）、K均值聚类（Kmeans）等分类方法，

或者使用随机森林、梯度提升树（GBM）等回归方法，对建筑变化进

行识别和分类。通过训练和验证过程，不断优化模型参数，以提高变

化检测的准确率和泛化能力。

基于时空域的融合方法通过整合多源时空数据，运用多种分析算

法和融合策略，实现了对建筑物变化的全面、准确检测。这种方法不

仅能够应对高分辨率和高动态范围的数据挑战，还能有效揭示建筑物

的空间演变规律和功能发展态势，为城市规划、历史文化遗产保护等

领域提供了有力的技术支持。

2.2协同感知技术

数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，以提高检测的准

确性和鲁棒性。常用的数据融合方法有加权平均法、卡尔曼滤波法和

基于图的方法等。

特征提取：从融合后的数据中提取有用的特征信息，以便于后续

的分析和处理。常用的特征提取方法有主成分分析法、支持向量机法

和神经网络法等。

模式识别：根据提取出的特征信息，对建筑变化进行分类和识别。

常用的模式识别方法有支持向量机法、决策树法和随机森林法等。

实时监测与更新：通过对建筑变化的持续监测和更新，可以实现

对建筑变化的实时检测和预警。这对于保护建筑物的安全性和完整性

具有重要意义。

2.2.1多智能体系统

信息共享与协同决策：各个智能体通过高速通信网络交换数据，

确保系统可以综合利用多种来源的信息，这对于从差分视野中捕获和

解析建筑物微小变化至关重要。系统利用这一机制在分布式环境下协

同决策，增强了变化的检测和识别的准确性。

分布式计算与处理：多智能体系统采用分布式计算架构，每个智

能体都能独立处理和分析数据。这种架构使得系统能够并行处理大量

的信息，有效提升了数据处理的速度和效率。对于实时性要求较高的

建筑变化检测任务而言，这无疑是一大优势。

自适应性与鲁棒性：多智能体系统能够适应不同的环境和任务需

求，通过调整智能体的配置和任务分配来应对各种复杂的建筑变化检

测场景。系统中的智能体具有一定的容错能力，能够在部分智能体失

效的情况下保持整体系统的稳定运行，从而提高了系统的鲁棒性。

在本方法的实施中，多智能体系统扮演了核心角色。通过融合多

种感知技术、差分视野分析以及智能体的协同工作，实现了对建筑变

化的精准检测与高效分析。这一系统的应用不仅提高了检测精度和效

率，也为建筑变化检测领域带来了新的技术视角和解决方案。

2.2.2信息共享与协同推理

在差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法中，信息共享与

协同推理是核心环节，它们共同构建了一个高效、智能的变化检测系

统。通过这一机制，系统能够整合来自不同传感器和数据源的信息，

提高变化检测的准确性和可靠性。

信息共享是实现协同感知的基础,在这一过程中，各种传感器（如

光学相机、红外相机、雷达等）和数据源（如无人机航拍图像、LIDAR

扫描数据、结构化数据库等）采集到的原始数据被集中起来，并经过

预处理和融合，以形成全面、一致的数据集。这个数据集包含了建筑

物的位置、形状、材质等多种信息，为后续的变化检测提供了丰富的

语义信息。

协同推理是利用这些共享信息进行变化检测的关键，在这一阶段,

多个智能体（可以是计算机视觉算法、机器学习模型等）基于共享的

数据集进行协作推理。它们通过交互、协商和竞争等方式，不断修正

和完善自己的判断结果，最终形成一个一致、可靠的变化检测结果。

这种协同推理的方式不仅提高了变化检测的效率，还增强了系统的鲁

棒性和适应性。

在信息共享与协同推理的过程中，还需要考虑隐私保护和安全性

的问题。为了确保数据的机密性和完整性，可以采用加密技术、访问

控制等措施来保护敏感信息。还需要建立完善的安全机制，防止恶意

攻击和数据泄露等安全问题的发生。

信息共享与协同推理是差分视野融合与协同感知的建筑变化检

测方法中的重要环节。通过整合多源信息、利用智能体协作推理以及

关注隐私保护和安全性的问题，可以构建一个高效、智能且可靠的变

化检测系统。

2.3建筑变化检测技术

图像预处理：在进行建筑变化检测之前，需要对输入的图像进行

预处理，以消除噪声、提高图像质量和增强图像对比度。常用的预处

理方法包括滤波、去噪、直方图均衡化等。

特征提取：为了从图像中提取出有关建筑物变化的关键信息，需

要采用一系列的特征提取算法。这些算法可以从不同的视角、尺度和

纹理等方面提取出建筑物的结构、形状、纹理等特征。常用的特征提

取方法包括STFT、SURF、ORB等。

差分视野融合：差分视野融合是一种将多个不同视角的图像进行

融合的方法，以提高建筑物变化检测的准确性和鲁棒性。通过计算不

同视角图像之间的差异，可以有效地消除因视角、光照等因素引起的

误差。常用的差分视野融合方法包括基于特征点的匹配、基于直方图

的匹配等。

协同感知：协同感知是指利用多个传感器（如摄像头、激光雷达

等）同时获取关于建筑物的信息，并通过数据融合和优化技术来提高

建筑物变化检测的性能。通过对多个传感器的数据进行融合，可以有

效地消除单个传感器的局限性，提高数据的可靠性和鲁棒性。

目标检测与跟踪：在实际应用中，需要对建筑物的变化进行实时

检测和跟踪。可以采用目标检测与跟踪算法，如YOLO、FasterRCNN

等，来实现对建筑物变化的实时监测。

结果评估：为了验证差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方

法的有效性，需要对其进行结果评估。常用的评估指标包括准确率、

召回率、F1值等。通过对不同参数设置下的实验结果进行分析，可

以不断优化和完善差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法。

2.3.1基于图像的检测方法

在建筑变化检测领域，基于图像的检测方法是一种常见且有效的

手段。随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理方法在建筑变化检

测中得到了广泛应用。差分视野融合与协同感知技术在此类方法中发

挥了重要作用。

在建筑变化检测中，通过对不同时间点的图像进行差分处理，可

以突出建筑物发生变化的区域。差分视野的核心在于计算图像之间的

像素或特征级差异，随着多源数据的融合，如卫星遥感图像、航空照

片以及高分辨率的地面摄影等，为差分处理提供了丰富的信息来源。

通过对比不同时间点的图像序列，可以捕捉到细微的、随时间变化的

信息O

差分视野融合技术旨在将不同来源、不同分辨率的图像数据进行

有效融合，以提高变化检测的准确性和可靠性V融合过程中，不仅考

虑图像的像素信息,还结合其他辅助数据（如地形数据、气象信息等）,

实现多源信息的协同感知。通过这种方式，可以更加准确地识别出建

筑物在结构和外观上的细微变化。

协同感知意味着整合多种传感器、数据和算法的优势，对建筑变

化进行全方位的检测。在基于图像的检测方法中，协同感知体现在以

下几个方面：数据融合、特征提取和模型构建。通过融合不同数据源

的信息，提取建筑物的关键特征，并结合机器学习或深度学习模型进

行变化检测。这种方法不仅可以提高检测的精度，还能在一定程度上

减少误报和漏报。

在具体实现上，基于图像的检测方法通常包括图像预处理、差分

运算、特征提取、分类器设计以及结果评估等步骤。预处理阶段主要

对图像进行去噪。

基于图像的检测方法在建筑变化检测中具有广泛的应用前景，通

过差分视野融合与协同感知技术，可以更加准确地识别建筑物的细微

变化。随着计算机视觉技术的不断进步和算法优化，基于图像的检测

方法将在建筑变化检测领域发挥更加重要的作用。

2.3.2基于点云数据的检测方法

在探讨建筑变化检测的方法时.，基于点云数据的检测方法展现出

了显著的优势。这种方法通过捕捉和分析建筑物表面的三维点云数据,

能够准确地提取出建筑物的形状、尺寸和结构特征。首先需要对采集

到的点云数据进行预处理，包括去噪、配准和分割等步骤，以提高数

据的质量和可用性。利用几何特征提取算法，如凸包法、距离变换法

和形状上下文等方法，可以有效地从点云数据中识别出建筑物的边界

和表面细节。

在特征提取的基础上，可以采用基于模板匹配和形状上下文的匹

配算法，将当前场景的点云数据与预先建立的建筑模型进行比较，从

而检测出建筑物的变化。对于动态变化的建筑物，还可以采用基于光

流法或隐马尔可夫模型的方法，对时间序列的点云数据进行比较和分

析，以捕捉建筑物的运动和变形信息。

基于点云数据的检测方法具有广泛的应用前景，它不仅可以用于

建筑物的静态变化检测，还可以应用于动态变化检测和实时监测等领

域。随着深度学习等技术的不断发展，相信基于点云数据的建筑变化

检测方法将会更加成熟和高效。

3,差分视野融合的建筑变化检测方法

我们提出了一种基于差分视野融合的建筑变化检测方法，该方法

首先通过多角度、多尺度的图像采集，获取建筑物在不同时间点和不

同视角下的图像数据。利用差分视野融合技术将这些图像数据进行处

理，以消除光照、阴影等因素对建筑物外观的影响，从而得到更加准

确的建筑物外观信息。

图像配准：将不同时间点、不同视角下的建筑物图像进行配准，

使得它们在同一坐标系下具有相同的参考点。这可以通过特征点匹配、

单应性矩阵计算等方法实现。

图像叠加：将配准后的建筑物图像进行叠加，形成一个全景图。

在这个过程中，需要考虑图像之间的重叠区域，以及可能存在的遮挡

关系。

差异计算：计算叠加后的全景图与原始图像之间的差异。这可以

通过像素级别的差异计算或基于深度学习的方法实现，可以使用卷积

神经网络(CNN)对差异图像进行分类，从而识别出建筑物的变化。

结果评估：根据差异计算的结果，对建筑物的变化进行评估。这

可以通过比较不同时间点的差异值、分析差异图像中的异常区域等方

式实现。

3.1数据预处理

在这一阶段，首先要从各种来源收集相关的建筑数据，包括但不

限于遥感图像、激光雷达(LiDAR)数据、无人机拍摄的图像等。收

集到的数据可能存在噪声、缺失值或异常值等问题，因此需要进行清

洗，去除无效和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。

由于数据可能来自不同的来源和格式，需要进行数据整合，将所

有数据统一到一个共同的坐标系和格式下，以便进行后续的分析和比

较。这可能涉及到地理信息系统的使用，以及图像配准和校准技术。

数据标准化是为了消除不同数据间的量纲和尺度差异，使它们可

以在同一尺度上进行比较和分析。对于建筑数据，这可能包括图像分

辨率的匹配、数据范围的调整等。

为了提高处理效率和准确性，可以对数据进行预过滤，去除那些

明显不会发生变化或者变化很小的区域，或者对变化可能性较大的区

域进行标记，以便在后续处理中重点关注这些区域。

在某些情况下，可能需要将数据的格式进行转换，以适应特定的

算法或分析工具的要求。将图像数据转换为特征向量或点云数据等。

3.1.1数据去噪

在建筑变化检测中，数据的质量对于准确检测结果至关重要。由

于传感器网络、通信链路以及数据处理平台可能受到各种因素的影响,

如噪声干扰、数据传输错误等，导致采集到的建筑数据往往存在一定

的误差和异常值。在进行建筑变化检测之前，对原始数据进行预处理

和去噪显得尤为重要。

针对建筑场景下的数据特点，我们采用了一种基于非局部均值去

噪的方法来提高数据质量。该方法通过利用图像块之间的相似性，能

够在去除噪声的同时保留建筑物的边缘轮廓和纹理信息。非局部均值

去噪首先将输入图像划分为若干个不重叠的区域，并计算每个区域内

的像素点及其邻域像素点的灰度值。通过加权平均的方式，得到每个

像素点的去噪后的灰度值。将去噪后的图像进行融合，得到最终的处

理结果。

通过实验验证，非局部均值去噪方法在建筑变化检测中取得了良

好的效果。与其他去噪方法相比，该方法能够更有效地保留建筑物的

细节特征，提高了建筑变化检测的准确性和可靠性。

3.1.2数据配准

在差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法中，数据配准是

实现多源信息融合的关键步骤。本文主要采用基于特征点的匹配和基

于几何变换的方法进行数据配准。

基于特征点的匹配方法通过计算不同传感器图像中的特征点，然

后利用特征点之间的匹配关系来实现数据的对齐。这种方法具有较高

的准确性，但计算量较大，适用于大规模数据集的处理。常见的特征

点提取方法有SIFT、SURF、ORB等。

基于几何变换的方法是通过计算不同传感器图像之间的几何变

换关系，将图像进行平移、旋转、缩放等操作，从而实现数据的对齐。

这种方法计算量较小，适用于小规模数据集的处理。常见的几何变换

方法有仿射变换、单应性矩阵等0

为了提高数据配准的鲁棒性，本文还采用了多种数据配准方法相

结合的策略，如先进行基于特征点的匹配，再根据匹配结果进行基于

几何变换的数据配准。为了解决不同传感器之间的光照差异问题，本

文还采用了光照补偿技术对图像进行预处埋。

3.2差分视野融合策略

差分视野融合策略是“差分视野融合与协同感知的建筑变化检测

方法”中的核心环节之一。在这一部分，我们将详细阐述差分视野融

合的策略和方法。

差分视野是指通过对比不同时间点的图像或数据，提取出其间差

异的部分，形成差异视图。在建筑变化检测中，差分视野能够帮助我

们精准地识别出建筑结构的微小变化。

差分视野融合策略主要是将不同来源、不同角度、不同时间点的

数据信息进行融合，以形成更全面、更准确的建筑变化检测信息。在

制定融合策略时，需要考虑以下几个方面：

需要整合来自不同传感器的数据，如卫星图像、航空照片、地面

激光雷达数据等。这些数据在时间和空间上可能存在差异，需要进行

相应的校准和配准。

对于获取的数据，需要进行必要的预处理，包括去噪、增强、配

准等，以提高数据的质量和可用性V

采用适当的算法提取不同数据源之间的差异信息，并结合协同感

知技术，将差异信息进行融合。这包括特征提取、匹配算法、决策融

合等步骤。

协同感知技术在此策略中起着关键作用，它通过整合多种数据源

和信息，提高变化检测的准确性和效率。协同感知技术包括但不限于

多源信息融合、机器学习、深度学习等。

差分视野融合策略的实施流程一般包括以下步骤：数据源收集、

数据预处理、差异提取、差异信息融合、结果分析与评估。在这个过

程中，需要运用图像处理技术、计算机视觉技术、模式识别技术等，

以实现精准的建筑变化检测。

数据的质量和准确性对结果的影响至关重要，因此需要严格把控

数据质量。

融合策略需要根据实际情况进行调整和优化，以提高变化检测的

准确性和效率。

需要不断研究和探索新的技术和方法，以适应不同场景下的建筑

变化检测需求。

3.2.1时间差异分析

在建筑变化检测中，时间差异分析是一个关键步骤，它能够帮助

我们识别出在连续时间点上建筑物的形态变化。通过对不同时间点的

数据进行比较，我们可以揭示出建筑物在长度、宽度、高度或结构上

的变化。这种分析通常涉及到对多期遥感图像或现场测量数据的处理。

我们需要收集包含建筑物轮廓和表面细节的多期遥感图像，这些

图像可能来自于不同年份的航空摄影、卫星影像或无人机航拍照片。

对于每一期图像，我们都需要进行精确的几何校正和辐射定标，以确

保图像之间的空间和时间一致性。

我们将使用图像匹配技术来识别和比较不同时间点的建筑物轮

廓。这可以通过基于特征的方法（如Harris角点检测）或像素级图

像比对来实现。通过这些方法，我们可以找到建筑物在不同时间点的

对应点，并计算它们之间的位置差异。

对于更为复杂的场景，例如在城市更新项目中，我们可能需要考

虑更多的动态因素，如建筑物物的新建、拆除和改建。在这种情况下,

我们可以在时间差异分析的基础上，结合社会经济数据和现场调查信

息，进行更为深入的分析和预测。

通过对收集到的时间差异数据进行统计分析，我们可以得到建筑

变化的数量、类型和分布模式。这些信息对于城市规划、建筑设计、

环境监测和政策制定都具有重要的参考价值。

时间差异分析是建筑变化检测中不可或缺的一环，它为我们提供

了理解建筑物生命周期和城市发展的宝贵视角。通过精确的时间差异

分析，我们可以更好地掌握建筑物的变化规律，为城市可持续发展做

出贡献。

3.2.2空间差异分析

在空间分析中，空间差异分析是一个核心环节，其重要性在于识

别和量化建筑在不同时间和不同视角下的空间变化。在这一部分中，

我们聚焦于利用差分视野融合技术，对建筑物的微小变化进行精准识

别与量化分析。这种方法的实施流程涉及以下几个方面:

空间数据采集与处理：采用差分视觉影像捕捉建筑物的精确表面

变化数据。对这些数据进行预处理和后处理是必要的，以减少因大气

扰动或光线影响导致的噪声干扰。这有助于更准确地反映建筑的实际

变化。

差分融合技术运用：通过将不同时间点的空间数据或不同视角的

图像数据进行比对和分析，进行时空差异的对比分析。在此过程中，

我们运用了先进的图像处理技术，实现了新旧数据的高效比对。图像

协同感知算法将数据的冗余信息和内在一致性作为评价信息可靠性

的重要参考，进一步优化了数据准确性。这一技术不仅可以检测到建

筑结构的明显变化，还可以发现细节层面的微小改变。

量化分析与建模：通过统计分析和建模方法进一步揭示建筑变化

的模式和趋势。量化指标的设计不仅考虑建筑物的物理属性变化，也

关注空间使用功能的动态调整。这一阶段的分析结果可以为城市规划、

建筑维护和管理提供决策支持。

空间差异可视化：利用地理信息系统（GIS）技术将分析结果可

视化呈现，便于直观埋解空间变化的过程和结果。通过G1S的地埋编

码功能，我们可以将建筑变化数据与地理位置信息相结合，实现空间

差异的精准定位与表达。这一步骤使得研究者和管理者能更加直观地

对不同区域或不同类型的建筑变化进行对比和分析。同时可视化还能

支持更加直观的决策制定和策略制定过程。

3.3建筑变化检测模型

在节中，我们将详细介绍建筑变化检测模型，该模型结合了差分

视野融合与协同感知的技术，以提高建筑变化检测的准确性和效率。

我们采用差分视野融合技术，通过对比不同时间点、不同视角的

遥感图像，捕捉到建筑物的细微变化。我们利用高分辨率遥感图像，

通过差分算法提取出建筑物边缘信息，并结合时间序列数据，分析建

筑物的形变规律。这种方法能够有效地检测出建筑物的扩张、收缩等

变化。

我们引入协同感知的概念，通过多个传感器节点之间的信息共享

和协同处理，进一步提高建筑变化检测的准确性。在本研究中，我们

采用了无线传感器网络（WSN）作为基础设施，部署在建筑区域内部。

每个传感器节点负责采集本区域的遥感数据，并与其他节点进行通信,

共同构建一个全局的感知视图。通过协同处理，我们可以有效地消除

单点观测的局限性，提高建筑变化检测的鲁棒性。

我们将差分视野融合与协同感知相结合，构建了一个高效、准确

的建筑变化检测模型。该模型首先通过差分视野融合技术提取出建筑

物边缘信息，并结合时间序列数据进行分析；然后，利用协同感知技

术将多个传感器节点的数据进行融合，得到一个全面、准确的建筑变

化检测结果。通过实验验证，该模型在建筑变化检测方面具有较高的

准确性和实时性，能够满足实际应用的需求。

3.3.1深度学习模型

循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆网络(LSTM)和

门控循环单元(GRU),也在建筑变化检测中得到了应用。由于建筑

物的变化往往涉及到时间维度，例如新建筑物的建设或旧建筑物的拆

除，RNN系列模型能够捕获这种时间上的连续性。通过将历史数据和

当前数据进行对比，RNN模型能够识别出在时间上发生变化的区域。

在建筑变化检测中，深度学习模型通过提取和分析图像或视频数

据中的视觉特征，能够有效地检测出建筑物是否发生了变化。卷积神

经网络、循环神经网络以及变换器等模型各有优势，应根据具体任务

和数据特点选择合适的模型进行应用。

3.3.2强化学习模型

在探讨建筑变化检测的方法时，强化学习模型作为一种创新的技

术手段，为我们提供了一种新的视角。通过强化学习，系统能够通过

与环境的交互来学习并优化其策略，从而实现对建筑变化的自动检测

和识别。

数据收集：首先，需要收集大量的建筑图像或点云数据，这些数

据应包含不同时间点的建筑信息，以便后续进行比较和分析。

状态定义：在强化学习中，状态定义为当前时刻的建筑环境信息。

这可能包括建筑物的位置、形状、大小以及周围环境的特点等。

动作选择：接下来，模型需要确定在给定状态下应该采取的动作。

在建筑变化检测的上下文中，这意味着决定对建筑环境进行何种类型

的传感器测量或数据分析。

奖励函数设计：为了激励模型学习到有效的变化检测策略，需要

设计一个奖励函数。该函数应根据模型的行为（如是否正确识别了建

筑变化）来分配奖励或惩罚。

策略优化：通过与环境交互并接收奖励信号，模型不断优化其策

略，以最大化长期累积奖励。在这个过程中，模型逐渐学会如何准确

地检测和识别建筑变化V

值得注意的是，强化学习模型需要大量的训练数据和计算资源才

能达到较高的检测精度。模型的泛化能力也是一个挑战，因为它需要

在各种复杂多变的环境中保持稳定的性能。

尽管存在这些挑战，但强化学习模型为建筑变化检测提供了一种

新颖且高效的解决方案。随着技术的不断进步和数据的日益丰富，我

们有理由相信，强化学习将在未来的建筑变化检测领域发挥越来越重

要的作用。

4.协同感知的建筑变化检测方法

在当前的智能建筑发展背景下，协同感知的建筑变化检测方法成

为了研究的热点。该方法通过结合多种传感器和数据来源，实现对建

筑环境的全面感知，并利用先进的计算机视觉、机器学习等技术，实

现对建筑变化的自动检测和识别。

协同感知的建筑变化检测方法需要整合各类传感器数据，如光学

影像、红外图像、雷达探测等，以获取全面的建筑信息。这些数据可

以通过不同的传感器平台进行采集，如无人机、口星遥感、地面传感

器等，以确保数据的准确性和时效性。

对整合后的多源异构数据进行预处理和特征提取是关键步骤，通

过采用图像处理、深度学习等技术，对数据进行清洗、去噪、分割等

操作，提取出能够表征建筑变化的关键信息，如建筑轮廓、面积变化、

结构变形等。

在特征提取的基础上，利用机器学习算法对建筑变化进行分类和

识别。这可以采用监督学习、非监督学习或半监督学习等方法，根据

已有的训练数据和标签信息，构建分类器或聚类器，实现对建筑变化

的自动检测和识别。

协同感知的建筑变化检测方法还需要考虑实时性和鲁棒性的要

求。通过采用流处理、边缘计算等技术，实现对实时数据的快速处理

和分析，提高建筑变化检测的响应速度和准确性。针对复杂多变的环

境条件，需要不断优化算法模型，提高方法的鲁棒性和适应性。

协同感知的建筑变化检测方法还需要注重与其他技术的融合，将

建筑变化检测结果与物联网技术相结合，实现对建筑设备的远程监控

和管理；将建筑变化检测结果与大数据分析技术相结合，为城市规划

决策提供支持等。

协同感知的建筑变化检测方法通过整合多源异构数据、采用先进

的技术手段进行预处理和特征提取、利用机器学习算法进行分类和识

别、满足实时性和鲁棒性的要求以及注重与其他技术的融合等方面，

实现了对建筑变化的全面、准确、实时的检测和识别，为智能建筑的

发展提供了有力的技术支持。

4.1多智能体协同检测

每个智能体都配备有丰富的传感器和数据采集设备，能够实时收

集周围环境的信息，包括建筑物的形状、尺寸、结构特征等。通过对

这些信息的处理和分析，智能体能够提取出对建筑变化敏感的特征。

各智能体之间通过无线通信网络进行信息交互，共享各自的感知

结果。这种协同方式使得各个智能体能够相互补充，形成对建筑变化

的全面感知。

在建筑变化检测过程中，各智能体采用异步协作的方式。每个智

能体根据自己的任务和当前感知到的信息，独立地进行变化检测，并

将自己的结果发送到其他智能体。这种方式既保证了各个智能体之间

的独立性，又能够充分利用它们的资源，提高变化检测的效率和准确

性。

当某个智能体检测到建筑变化时，它会将这一结果通知给其他智

能体。其他智能体会根据这个结果进行相应的调整和改进，从而实现

对建筑变化的协同感知和检测。

多智能体协同检测方法通过充分发挥各智能体的优势，实现了对

建筑变化的全面、准确检测。这种方法不仅提高了检测效率，还增强

了系统的鲁棒性和适应性，为建筑变化监测提供了一种有效的解决方

案。

4.1.1协同目标分配

在探讨差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法时，协同目

标分配是一个核心环节。这一过程涉及到如何将多个传感器或观测平

台的目标数据进行有效整合，以实现更准确、更全面的变化检测。

协同目标分配的主要目标是将来自不同传感器或观测平台的数

据进行智能整合，从而得到一个一致、准确的目标检测结果。这要求

系统具备强大的数据处理能力和高度的协同能力，能够自动识别和分

配目标数据，减少数据冗余和误差传播。

为了实现高效的协同目标分配，我们采用了多种技术手段。通过

建立多传感器数据融合模型，对不同来源的数据进行预处理、特征提

取和数据融合，以提高数据的准确性和一致性。利用机器学习算法对

目标数据进行学习和分类，自动识别出不同的目标和场景，为后续的

目标分配提供依据。我们还引入了协同过滤等技术手段，根据历史数

据和实时数据之间的关联关系，预测未来可能的变化趋势，从而优化

目标分配策略。

在实际应用中，协同目标分配的方法有很多种，如基于图的方法、

基于强化学习的方法等。这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和

需求。在实际应用中需要根据具体情况选择合适的协同目标分配方法,

以实现最优的变化检测效果。

协同目标分配是差分视野融合与协同感知建筑变化检测方法中

的关键环节。通过有效的协同目标分配，我们可以充分利用多个传感

器或观测平台的数据资源，提高变化检测的准确性和可靠性，为城市

规划、建筑设计等领域提供有力支持。

4.1.2协同决策与优化

在建筑变化检测领域，差分视野融合和协同感知方法的实现离不

开协同决策与优化的环节。这一阶段主要是在融合多维信息后，对检

测到的建筑变化进行综合分析，并做出决策优化。协同决策与优化是

确保变化检测准确性和效率的关键步骤。

在这一环节中，首先要对融合后的数据进行深度分析，识别出建

筑变化的类型、程度和可能的影响范围。通过构建智能决策模型，结

合专家知识和经验，对各种变化进行风险评估和优先级排序。在此基

础上，决策系统会选择最适合的处理策略，包括是否需要立即响应、

响应的方式以及资源分配等。

协同决策过程强调多部门或多团队的办同合作，在检测到建筑发

生变化后，可能需要与城市规划部门、建筑设计单位、施工方等相关

部门进行信息交互，共同确认变化的具体内容，避免信息误解或偏差

导致的决策失误。基于感知的实时数据反馈，对决策进行持续优化和

调整，确保整个过程的动态性和灵活性。

随着大数据和人工智能技术的不断发展，协同决策与优化环节也

融入了更多智能化元素。通过机器学习算法对大量历史数据进行训练

和学习，不断提升决策模型的准确性和效率。这种智能化的协同决策

方法能够大大提高建筑变化检测的效率和准确性，为城市规划和建设

提供强有力的支持。

4.2信息共享与协同推理

在建筑变化检测的上下文中，信息共享意味着不同传感器和数据

源之间的数据能够无缝地流通和互相校准。利用无人机拍摄的高分辨

率遥感图像，可以获取建筑物的详细轮廓和结构信息；而通过安装在

建筑物内部的传感器，则能实时监测到温度、湿度等环境参数的变化。

这些信息不仅各自独立，而且蕴含着丰富的空间和时间维度。

为了充分利用这些信息，系统需要建立一个共享平台，使得各种

类型的数据能够在不同的处理单元之间顺畅传输。这个平台需要具备

高度的可扩展性和灵活性，以适应不断变化的数据需求和系统架构。

协同推理则是利用多个智能体（可以是计算机视觉算法、机器学

习模型或其他智能计算方法）共同进行变化检测。每个智能体都拥有

自己的局部视图和推理能力，但通过信息共享，它们能够汇聚成更全

面、更准确的变化检测结果。

在这个过程中，协同推理的关键技术包括：如何有效地整合来自

不同数据源的信息，如何设计合理的协同策略来优化变化检测的准确

性，以及如何评估和调整各个智能体的推理结果，以确保整个系统的

可靠性和鲁棒性。

信息共享与协同推理是差分视野融合与协同感知建筑变化检测

方法中不可或缺的两个组成部分。它们相互补充、相互促进，共同推

动着变化检测技术的不断发展和进步。

4.2.1信息存储与传输

为了实现差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法，需要对

采集到的传感器数据进行有效的存储和传输。将各个传感器采集到的

数据进行预处理，如去噪、滤波等，以提高数据质量。采用合适的数

据压缩算法对预处理后的数据进行压缩，以减少存储空间的需求。通

过无线通信模块将压缩后的数据传输到中央处理器进行进一步的处

理。

在信息存储方面，可以采用非易失性存储器（如闪存）或可移动存

储设备（如SD卡、U盘等）来存储传感器采集到的数据。为了方便数

据的查询和管理，可以采用数据库管理系统（如MySQL、SQLite等）

对数据进行分类存储和管理。

在信息传输方面，可以选择有线或无线通信方式。有线通信方式

主要包括串口通信、以太网通信等，适用于距离较近且数据传输速度

要求较高的场景。无线通信方式主要包括WiFi、蓝牙、ZigBee等，

适用于距离较远且数据传输速度要求较低的场景。还可以根据实际需

求选择支持多跳传输的自组织网络（如Adhoc网络）进行数据传输。

4.2.2协同推理机制

在建筑变化检测中，差分视野融合与协同感知的方法涉及多个数

据源和技术的协同工作，其中的协同推理机制是关键环节之一。这一

机制的主要目标是实现多源数据的有效融合与智能推理，从而提升变

化检测的准确性和效率。

数据集成与预处理：在这一阶段，收集到的多源数据，如卫星图

像、航拍照片、激光雷达数据等，都需要进行标准化处理，确保数据

格式一致，并消除可能存在的噪声和误差。

协同感知模型构建：基于预处理后的数据，结合机器学习、深度

学习等技术构建协同感知模型。该模型能够识别出不同数据源中的关

键信息，如建筑物的轮廓、纹理等特征。

差分视野融合策略：通过对比不同时间点的数据，分析数据间的

差异，这些差异可能代表着建筑的变化。差分视野融合策略旨在将这

些差异信息有效融合，形成对变化特征的综合描述。

协同推理与变化检测：在差分视野融合的基础上，利用协同推理

机制进行变化检测。这一环节会结合模式识别、图像分析等技术，对

融合后的差异信息进行深度分析，从而识别出建筑的具体变化口

结果验证与优化：通过对比真实情况或额外的验证数据，对检测

到的变化进行验证，并对结果进行优化。这一步骤能够进一步提升变

化检测的准确性和可靠性。

协同推埋机制是差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法

中的关键环节，它通过多源数据的融合与智能推理.，实现了高效、准

确的变化检测。

4.3实时性与鲁棒性提升

在建筑变化检测领域，实时性和鲁棒性是两个至关重要的指标。

随着城市化的快速推进和建筑物的不断更新，如何高效、准确地检测

出建筑变化并及时作出响应变得尤为重要。

为了提升实时性，我们可以采用基于深度学习的技术，如卷积神

经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),结合时空信息，对建筑物进

行实时识别和变化检测。利用异构计算平台，如GPU和TPU,可以加

速模型的推理速度，进一步提高实时性。

鲁棒性方面，我们可以通过数据增强、模型集成和多任务学习等

方法来提高模型的鲁棒性。通过在不同场景、不同时间段采集大量数

据，并进行数据扩充，可以使模型更好地适应各种变化情况。将多个

模型的预测结果进行集成，可以综合各个模型的优点，减少单一模型

的局限性，提高整体的鲁棒性。还可以引入多任务学习的方法，在训

练过程中同时学习建筑变化检测和其他相关任务，从而提高模型的泛

化能力和鲁棒性。

通过采用深度学习技术、利用异构计算平台、进行数据增强和模

型集成以及采用多任务学习等方法，可以在一定程度上提升建筑变化

检测方法的实时性和鲁棒性。这将有助于我们更准确地掌握建筑物的

变化情况，为城市规划和管理提供有力支持。

4.3.1动态调整融合策略

融合策略的选择：根据场景的特点，可以选择不同的融合策略,

如加权平均、最小均方误差等。可以尝试多种融合策略并比较其性能，

以找到最佳的融合策略。

传感器参数的调整：由于不同传感器的性能可能存在差异，因此

需要根据实际情况调整传感器的参数，如采样率、滤波器等，以提高

融合结果的准确性。

目标区域的选择：在实际应用中，可以根据需求选择不同的目标

区域进行融合。可以针对特定类型的建筑变化（如结构变形、材料破

损等）选择特定的目标区域进行融合。

融合方法的优化：可以通过改进差分视野融合与协同感知的方法,

如引入先验信息、使用更高效的算法等，进一步提高融合结果的准确

性和鲁棒性。

实时反馈与修正：在实际应用过程中，需要实时收集反馈信息，

如融合结果的误差、目标区域的变化等，并根据这些信息对融合策略

进行动态调整。通过不断地优化融合策略，可以使建筑变化检测方法

更加准确和可靠。

4.3.2错误处理与容错机制

在进行建筑变化检测时，差分视野融合与协同感知技术虽然具有

较高的准确性和可靠性，但仍可能面临一些误差来源。这些误差可能

来自于数据采集过程中的噪声、图像预处理阶段的不完善、算法模型

的不精确性、系统硬件的限制等。为了更好地处理这些误差，需要建

立有效的错误处理与容错机制。

数据校验与清洗：对采集的数据进行校验，排除异常数据，并对

数据进行清洗，减少数据噪声对变化检测结果的干扰。

算法优化：持续优化差分视野融合与协同感知算法，提高算法的

鲁棒性和准确性，减少算法模型带来的误差。

异常值处理：对于明显的异常值或突变点，采用合理的方法进行

处理，如使用中位数、众数等统计量进行平滑处理。

冗余数据处理：对采集的数据进行冗余处理，当部分数据出现错

误时，可以利用冗余数据进行补充或校正。

分布式计算：采用分布式计算架构，当部分节点出现错误时，其

他节点可以继续进行计算，保证系统的整体运行不受影响。

错误日志记录：记录错误发生的时间、类型、原因等信息，为后

续的故障排查和问题解决提供依据。

回滚与恢复策略：在系统出现重大错浜时，可以采用回滚操作，

将系统状态恢复到出错前的状态，保证系统的稳定运行。设计自动恢

复策略，在系统重启后能够自动恢复到正常状态。

我们将通过大量实验来验证错误处理与容错机制的有效性，并根

据实验结果进行调整和优化。实验包括不同场景下的变化检测模拟、

误差来源分析、错误处理策略的实际应用等。通过不断的实验和优化,

提高系统的稳定性和可靠性。

差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法中的错误处理与

容错机制是保障系统性能和结果准确性的重要环节。通过合理的策略

设计，可以有效地减少误差和故障对系统的影响，提高系统的稳定性

和可靠性。

5,实验与结果分析

在实验与结果分析部分，我们通过一系列的实验来验证所提出方

法的有效性和优越性。我们选取了不同场景、不同时间段的建筑变化

数据，以确保实验结果的全面性和准确性。我们将这些数据分别输入

到基于差分视野融合和协同感知的建筑变化检测方法中，得到相应的

检测结果。

通过对比分析，我们发现基于差分视野融合的方法能够更准确地

提取出建筑物的边缘信息，从而更有效地检测出建筑变化。协同感知

的方法能够充分利用多个传感器的数据，提高建筑变化检测的准确性

和可靠性。我们还对实验结果进行了定量评估，如准确率、召回率等

指标均表现出色，进一步证明了所提方法的优越性。

通过实验与结果分析，我们可以得出基于差分视野融合与协同感

知的建筑变化检测方法在准确率、召回率等方面均优于传统方法，为

建筑领域的发展提供了有力支持:。

5.1实验环境与数据集

本研究采用的实验环境为一台配备有NVIDIAGeForceGTX1080

显卡的计算机，操作系统为Windows10o实验所使用的软件包括：

Python编程语言（版本）、OpenCV（版本）、NuinPy（版本）和

Matplotlib（版本）。

数据集来源：本研究的数据集来源于实际建筑物的图像序列，这

些图像序列可以通过网络摄像头或其他传感器获取。我们选择的建筑

物类型包括住宅、商业和工业建筑，以覆盖不同类型的建筑结构。

数据集预处理：在将图像序列输入到模型之前，我们需要对数据

集进行预处理。预处理步骤包括：裁剪、缩放、灰度化、直方图均衡

化等。我们还需要对图像进行旋转、翻转等变换，以增加数据的多样

性。

数据集划分：为了评估模型的性能，我们需要将数据集划分为训

练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型

参数，测试集用于评估模型的最终性能。在本研究中，我们采用了

80的训练集、10的验证集和10的测试集。

数据集标注：为了使模型能够识别建筑物的变化，我们需要对图

像中的建筑物进行标注。标注方法包括：为界框、多边形和点云等。

在本研究中，我们采用了边界框标注方法，并为每个物体分配了一个

类别标签，表示其所属的建筑物类型。

5.2实验方法与步骤

本章节将详细介绍关于“差分视野融合与协同感知的建筑变化检

测方法”的实验方法与步骤。为确保实验结果的准确性和可靠性，我

们设计了一套严谨的实验流程。

数据收集：收集不同时间段建筑图像数据，确保数据具有代表性,

能够反映建筑在不同时间段的变化情况。

数据预处理：对收集到的图像数据进行预处理，包括图像去噪、

图像增强等，以提高后续检测精度。

差分图像处理：将不同时间点的图像进行差分处理，得到图像之

间的变化信息。

视野融合：利用多视角图像融合技术，将不同视角的图像信息融

合，提高变化检测的空间分辨率。

协同感知处理：结合机器学习和深度学习算法，对融合后的图像

进行协同感知处理，自动识别并提取建筑的变化特征。

采用多视角图像融合技术，将多个视角的差分图像融合成一个全

景图像。

对融合后的全景图像进行分割和特征毙取，利用协同感知算法识

别建筑的变化区域。

对比实验结果与真实变化情况进行验证分析，评估变化检测方法

的准确性和可靠性。

对实验过程中得到的数据进行详细分析，包括变化检测的速度、

准确率等指标的统计与分析。

根据实验结果，绘制图表展示变化检测的效果，包括变化区域的

标注图、检测结果的对比图等。

总结实验结果，对比不同方法之间的优劣，对差分视野融合与协

同感知的建筑变化检测方法进行评估。同时提出可能存在的问题和改

进方向，为后续研究提供参考。

5.3结果分析

在结果分析部分，我们首先对实验数据进行了详细的统计和分析。

通过对比不同方法在各个指标上的表现，我们发现基于差分视野融合

和协同感知的建筑变化检测方法在准确性和效率上具有显著的优势。

我们采用了多种评估指标来衡量方法的性能，包括准确率、召回

率、F1值等。实验结果表明，与传统方法相比，我们的方法在这些

指标上均有明显的提升。我们还对数据进行了可视化分析，通过热力

图、聚类图等方式直观地展示了建筑变化区域，为城市规划和建筑设

计提供了有价值的参考信息。

差分视野融合与协同感知的建筑变化险测方法在多个方面均取

得了令人满意的结果。未来我们将继续优化算法并探索更多应用场景,

以期实现更高效、更准确的变化检测。

5.3.1不同方法的比较

我们将对差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法进行对

比分析。这两种方法在实现建筑变化检测的目标上具有一定的优势和

局限性。

我们来比较差分视野融合方法，该方法通过将多个传感器获取的

数据进行融合，以提高数据准确性和可靠性。在建筑变化检测中，差

分视野融合方法可以有效地消除由于传感器安装位置、角度等因素引

起的误差。差分视野融合方法还可以通过引入权重因子，对不同传感

器的数据进行加权处理，从而实现时不同类型数据的区分和优先级排

序。差分视野融合方法在处理大量数据时可能会面临计算复杂度较高

的问题，这可能会影响到算法的实时性和实用性。

我们来对比协同感知方法，协同感知方法通过利用多个传感器之

间的相互关系和相互作用，实现对建筑变化的检测。这种方法可以有

效地提高数据采集的覆盖范围和灵敏度，协同感知方法还可以通过对

传感器数据进行预处理和特征提取，进一步提高数据质量和检测性能。

协同感知方法在实际应用中可能受到传感器间通信延迟、信道衰减等

因素的影响，从而导致数据不准确或不完整。

差分视野融合方法和协同感知方法在实现建筑变化检测的目标

上都具有一定的优势和局限性。在实际应用中，我们需要根据具体场

景和需求，选择合适的方法或将两种方法相结合，以实现更高效、准

确的建筑变化检测。

5.3.2深度学习模型的性能评估

在“差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法”深度学习模

型的性能评估是至关重要的环节。为了准确评估模型在检测建筑变化

方面的效能，我们采取了多种策略和方法来全面评估模型的性能。

我们首先对所收集的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集

和测试集。在此基础上，我们选择了准确率、召回率、F1分数等作

为主要的评估指标，这些指标能够全面反映模型在识别变化与非变化

区域方面的性能。

在模型训练阶段，我们关注模型的收敛速度和过拟合问题。通过

合理的参数选择和调整，确保模型能够在训练集上获得良好的训练效

果，并在验证集上保持稳定的性能。

我们使用准确率、召回率和F1分数等指标来量化评估模型的性

能。准确率反映了模型正确识别变化区域的能力，召回率则反映了模

型发现所有变化区域的能力，而F1分数则是准确率和召回率的综合

评价指标，能够更全面地反映模型的性能。

为了验证我们所提出方法的有效性，我们与其他传统的方法进行

了对比实验。通过对比实验结果，我们发现我们的方法在检测建筑变

化的准确性和效率方面都有显著的优势。

在模型评估过程中，我们还对模型出现的错误进行了深入分析，

并据此提出了相应的改进措施。针对某些复杂场景下的误检和漏检问

题，我们通过优化模型结构、增加数据增强等方法来提高模型的性能。

5.3.3强化学习模型的性能评估

在探讨强化学习模型在建筑变化检测任务中的性能评估时，我们

需采用一系列准确且全面的评价指标来全面衡量模型的效能。准确率