公开(公告)号：CN112529837A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011216694.4

申请日：2020-11-04

Applicant: 核工业北京地质研究院

Inventor： 秦凯 ,  陈璞花 ,  朱玲 ,  孙杰 ,  杨越超 ,  崔鑫 ,  李明

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于耦合判别特征自学习网络的遥感图像变化检测算法。该算法主要设计了耦合判别特征自学习网络，该网络通过两个子网络分别对待检测图像进行特征提取，所建立的耦合训练模型可得到耦合特征空间，该空间中特征的判别能力将增强，有助于生成更加分明的差异图，得到准确的变化检测结果。该方法不需要标签数据，并且不受数据类型的限制，具有广阔应用空间。该算法的有效性在公开数据集上进行了验证。

公开(公告)号：CN112529837B

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202011216694.4

申请日：2020-11-04

Applicant: 核工业北京地质研究院

Inventor： 秦凯 ,  陈璞花 ,  朱玲 ,  孙杰 ,  杨越超 ,  崔鑫 ,  李明

IPC: G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明提出了基于耦合判别特征自学习网络的遥感图像变化检测方法。该方法主要设计了耦合判别特征自学习网络，该网络通过两个子网络分别对待检测图像进行特征提取，所建立的耦合训练模型可得到耦合特征空间，该空间中特征的判别能力将增强，有助于生成更加分明的差异图，得到准确的变化检测结果。该方法不需要标签数据，并且不受数据类型的限制，具有广阔应用空间。该方法的有效性在公开数据集上进行了验证。