CN118968340B 一种基于渐进式分心挖掘的遥感图像变化检测方法及系统 （山东锋士信息技术有限公司）_第1页
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道明远街2号中欧智造港18号多层厂一种基于渐进式分心挖掘的遥感图像变化本发明涉及一种基于渐进式分心挖掘的遥利用获得的小尺度差异特征获得变化区域预测尺度差异特征获得变化区域预测图并引导更大2S1.获取原始遥感图像预处理并划分数据集；S2.将不同时相的两遥感图像输入到权重共享的孪生S3.将得到的相同尺度的双时相特征分别做差求绝对值获得多尺度差异特征图；S6.在训练过程中同时进行验证，最后选取在测试集上效果最好的模型作为最终的网2.根据权利要求1所述的一种基于渐进式分心挖掘的遥感图像变化检测方法，其特征3.根据权利要求1所述的一种基于渐进式分心挖掘的遥感图像变化检测方法，其特征是，步骤S4所述的分心挖掘是将小尺度差异特征图做预测得到变化区域预测图，上采样与大一级的大尺度差异特征图相乘来增强差异特征图对不确定变化区域的关注，并利用33卷积进一步挖掘不确定变化区域细节。4.根据权利要求1所述的一种基于渐进式分心挖掘的遥感图像变化检测方法，其特征,ij为像素点i属于类别j的概率值。5.一种基于渐进式分心挖掘的遥感图像变任一项所述的基于渐进式分心挖掘的遥感图3[0004]本发明的目的是克服上述不足而提供一种基于渐进式分心挖掘的遥感图像变化[0010]S3.将得到的相同尺度的双时相特征分别做化区域预测图，利用最小尺度的变化区域预测图引导比其大一级的大尺度差异特征图解[0012]S5.将精炼的多尺度融合差异特征图经过上采样后送入预测器输出最终预测图，4[0013]S6.在训练过程中同时进行P4U，即用一个全是1的矩阵减去P4U得到不确定变化区域）与大一级的大尺度差异特征图ij为像素点i属于类别j的概率值。现如上所述的基于渐进式分心挖掘的遥感图像定变化区域的特征，克服了现有遥感图像变化检测方法在面对不确定变化区域时的不足，[0027]将原始遥感图像数据集按照6:2:2的比例划分为训练集和验证集和测试集，在训5[0030]选择权重共享的孪生残差网络ResNet_50作为遥感双时相图像的特征提取器，其以及8米8*2048，其中最后数字代表当前特征图的通道数。将时相1图像的四个特征图分[0031]S3.将得到的相同尺度的双时相特征分别做16米1024以及8米8*2048。区域预测图，利用最小尺度的变化区域预测图引导比其大一级的大尺度差异特征图解码，[0036]以尺度8米8米2048以及尺助于增强D3对变化区域的关注，并利用33卷积进一步挖掘变化区域细节和去除伪变化。6[0038]S5.将精炼的多尺度融合差异特征图经过上采样后送入预测器输出最终预测图，测器包含两个卷积核大小为33的卷积层和一个Sigmoid函数，该预测器能输出最终预测ij为像素点i属于类别j的概率值。[0042]S6.在训练过程中同时进行储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序

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