公开(公告)号：CN117876782B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410059638.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 任午旭 ,  夏旻

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4007 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种处理双时相遥感图像变化的多尺度特征交互网络实现方法，通过构建双时态同源的全局导引特征，在图像尺寸恢复前整合丰富的双时态深层特征，包括以下步骤：S1，构建多尺度特征交互网络模型，所述多尺度特征交互网络模型包括编码模块和解码模块，所述编码模块负责特征提取，所述解码模块负责特征尺寸的恢复；S2，将变化检测数据转化为具有图像形状的张量，输入到多尺度特征交互网络模型中进行训练，保存满足训练条件的模型；S3，将双时相遥感图片输入步骤S2保存的模型中，获得某时某地高精度双分类结果图。本发明能理解不同级别的多源信息，适用于不同场景和时间尺度的遥感图像。

公开(公告)号：CN117876782A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410059638.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 任午旭 ,  夏旻

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/13 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T3/4007 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种处理双时相遥感图像变化的多尺度特征交互网络实现方法，通过构建双时态同源的全局导引特征，在图像尺寸恢复前整合丰富的双时态深层特征，包括以下步骤：S1，构建多尺度特征交互网络模型，所述多尺度特征交互网络模型包括编码模块和解码模块，所述编码模块负责特征提取，所述解码模块负责特征尺寸的恢复；S2，将变化检测数据转化为具有图像形状的张量，输入到多尺度特征交互网络模型中进行训练，保存满足训练条件的模型；S3，将双时相遥感图片输入步骤S2保存的模型中，获得某时某地高精度双分类结果图。本发明能理解不同级别的多源信息，适用于不同场景和时间尺度的遥感图像。