公开(公告)号：CN119107561A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411205140.2

申请日：2024-08-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 王恒宇 ,  刘嘉 ,  张文华 ,  刘芳 ,  肖亮

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度融合和集成核自适应学习的变化检测方法及系统，方法包括以下步骤：构造暹罗敏感性增强特征提取网络用于提取双时态特征；建立多尺度双时融合注意模块融合各分支的双时图像；定义嵌套解码器由跳跃连接方式构成以保留高维语义细节和细粒度定位细节；构造集成核自适应学习模块融合四个级别的输出特征，融合多尺度语义信息；提取优化结果，输出变化区域。本发明能够很好地缓解特征提取过程中特征冗余造成的伪变化现象，更有效地识别双时特征中的重要成分，增强特征表达多样性，捕捉图像中的细微变化降低在小变化区域的漏检率。