CN110705457A 一种遥感影像建筑物变化检测方法 （核工业北京地质研究院）_第1页
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文档简介

院制作样本数据集；(3)构建基于注意力机制和特征金字塔的网络模型；(4)选取训练样本对网络模型进行训练；(5)选取验证样本对网络模型进22.根据权利要求1所述的一种遥感影像建筑物变化检测方法，其特征在于：所述步骤在ENVI软件中利用RPCOrthorectificationWorkflow流程化工具，结合已知的高分辨率然后，利用ENVI软件中的配准工具，以其中一幅影像3.根据权利要求2所述的一种遥感影像建筑物变化检测方法，其特征在于：所述步骤4.根据权利要求3所述的一种遥感影像建筑物变化检测方法，其特征在于：所述步骤25分别表示ResNet50网络模型中每层最后一个残差43CBAM将注意力机制同时运用在通道和空间两个维第三步是将PPM操作得到的特征图C5'与CBAM操作得到的逐层增强后的特征图{M2、M3、第四步是将自上而下逐级连接计算得到的特征金字塔最45[0001]本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及一种遥感影像建筑物变化检测方物体或现象进行多次观测以检测和提取发生在物体或现[0004]对于建筑物变化检测方法来说大致可以分为两类：一是基于传统图像处理的方6合已知的高分辨率卫星遥感影像RPC参数和控制点坐准操作，并对遥感影像每个通道的数值T1和T2依次进行正射校正、图像配准以及归一化处通道注意力机制CAM等手段以增强特征提取效果，具体是在第四层和第五层的残差模块应7M34[0027]第四步是将自上而下逐级连接计算得到的特征金字塔最后一层特征图P2进行DCN8[0033]图1为本发明设计的一种基于注意力机制和特征金字塔网络的遥感影像建筑物变[0039]为了更好的说明本发明涉及的一种基于注意力机制和特征金字塔网络的遥感影[0046]比对上述预处理图像N1和N2，标注图像中建筑物变化区域，9[0050]1)网络模型整体采用编码-解码的架构，在编码阶段采用ResNet50作为基础网络[0052]除此之外，在ResNet50基础网络的残差模块中应用可变形卷积(DCN)、空洞卷积[0053]2)在解码阶段特征融合时，第一步是对第五层输出的特征图C5进行金字塔池化M34[0058]第四步是将自上而下逐级连接计算得到的特征金字塔最后一层特征图P2进行DCN[0060]利用步骤2制作的训练样本和步骤3构建的网络模型进行训练，优

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