公开(公告)号：CN119600428A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202311160944.0

申请日：2023-09-08

Applicant: 河海大学

Inventor： 高红民 ,  王宇阳 ,  李臣明

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于变化引导的高光谱图像变化检测方法，属于人工智能领域。所述方法包括：使用逐级提取策略从双时相高光谱图像中提取特征；ConvGRU模块提取双时相高光谱图像在不同阶段的差异信息；每个阶段的差异信息被用于产生变化权重，以引导下一阶段的特征提取；不同阶段的检测结果被融合后经过决策层得到最后的检测结果。采用本发明，能够提高高光谱图像变化检测的精度。

公开(公告)号：CN118212514A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202211567931.0

申请日：2022-12-07

Applicant: 河海大学

Inventor： 陈忠昊 ,  高红民 ,  张怡彤 ,  刘露雨 ,  王宇阳 ,  朱敏

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/08 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种用于高光谱图像目标检测的波段智能选择方法，属于遥感图像处理领域。所述方法包括：对原始高光谱图像通过交替局部‑全局重建网络的测试和训练，得到重赋权重的高光谱图像，并对其利用基于皮尔逊相关系数矩阵和K‑Means聚类的相关性度量策略，选择出相互之间差异大且具有代表性的关键波段子集，最后根据波段子集获得波段选择后的高光谱图像，并运用传统高光谱目标检测器对其进行目标/异常检测。采用本发明，能够选出高光谱图像中包含目标/异常关键光谱的代表性波段，有效地减少背景像素对检测过程的干扰，促进后续检测器的目标检测与突出，并最终提高检测性能。