公开(公告)号：CN113033454A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110371257.8

申请日：2021-04-07

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄建华 ,  谢英明 ,  孙希延 ,  纪元法 ,  符强 ,  王守华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种城市视频摄像中建筑物变化的检测方法，本发明将城市视频摄像图像用作建筑变化检测的数据，并进行标注，制作一套用于城市建筑变化检测的数据集，充分利用了资源。在基于Resnet‑50网络的基础上，运用孪生网络的架构，搭建了一个充分结合高层的语义和低层的纹理特征的变化检测网络，生成准确的变化检测结果。在变化检测网络各阶段引入了ASPP模块，并将通过该ASPP模块输出的特征图与通过变化检测网络中对应阶段输出的特征图在通道上进行合并，充分利用不同尺度的深度特征。采用多个损失函数分别对每个编码层的预测结果进行评价，得到更为鲁棒性的变化检测。

公开(公告)号：CN113033454B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202110371257.8

申请日：2021-04-07

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 黄建华 ,  谢英明 ,  孙希延 ,  纪元法 ,  符强 ,  王守华

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种城市视频摄像中建筑物变化的检测方法，本发明将城市视频摄像图像用作建筑变化检测的数据，并进行标注，制作一套用于城市建筑变化检测的数据集，充分利用了资源。在基于Resnet‑50网络的基础上，运用孪生网络的架构，搭建了一个充分结合高层的语义和低层的纹理特征的变化检测网络，生成准确的变化检测结果。在变化检测网络各阶段引入了ASPP模块，并将通过该ASPP模块输出的特征图与通过变化检测网络中对应阶段输出的特征图在通道上进行合并，充分利用不同尺度的深度特征。采用多个损失函数分别对每个编码层的预测结果进行评价，得到更为鲁棒性的变化检测。