公开(公告)号：CN115187861A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210818382.3

申请日：2022-07-13

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 王庆岩 ,  钱加栋 ,  梁欣涛 ,  王玉静

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06V10/74 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于深度孪生网络的高光谱图像变化检测方法及系统，涉及高光谱图像变化检测技术领域，用以解决现有技术在高光谱数据特征提取后数据的关联性低且分类效果不理想的问题。本发明的技术要点包括：构建孪生网络模型用于处理双时相高光谱数据；利用注意力机制生成空间‑光谱联合的注意力特征；利用语义分割网络提取多尺度特征；利用改进的特征度量方法来计算损失；利用阈值分割方法实现分类。本发明充分考虑了高光谱数据间的相互联系，并且兼顾高光谱数据的谱域信息和空域信息，能够有效区分对由于成像条件和噪声造成的虚假变化像素和由于地物类型变化造成的真实变化像素。