公开(公告)号：CN118379626A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410498376.3

申请日：2024-04-24

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张微 ,  杨佳威 ,  车瑞 ,  马笑文 ,  高慠

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于双域学习的遥感图像变化检测方法、系统及设备，本发明基于双域学习，在遥感图像变化检测任务中引入频域增强模块和空间域恢复模块。本发明在频域增强模块中，通过离散余弦变换从输入的双时间图像中提取频率成分，从而实现更准确的语义识别来增强兴趣变化；在空间域恢复模块中，通过跨时间和跨尺度机制实现特征融合。这可以利用更高层次的变化表示来引导低层次表示的上下文建模，进而增强低层次特征中的语义信息，提高变化表示的空间细节恢复。本发明从频域和空间域的角度入手，为遥感图像变化检测任务提供了新的思路，并实现了最先进的性能。

公开(公告)号：CN116051946A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310061374.3

申请日：2023-01-21

Applicant: 浙江大学

Inventor： 冯天 ,  张微 ,  杨佳威 ,  马笑文 ,  车瑞

IPC: G06V10/80 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合的遥感图像变化检测方法。本发明基于跨时间门控机制与跨尺度注意力机制，在遥感图像变化检测任务中引入时间特征融合模块和空间特征融合模块。本发明在时间特征融合模块中，基于跨时间门控机制来指导对兴趣变化的选择性增强和对非兴趣变化的抑制，从而获得精确变化表示，并通过空间特征融合模块将最深层变化表示分别与其他浅层变化表示融合，基于跨尺度注意力机制使用高层表示来指导低层表示进行上下文建模，增强低层表示的特征表达能力从而捕获兴趣变化的细粒度信息，更好地恢复变化表示的空间细节。本发明为特征融合机制在复杂遥感图像背景下的变化检测任务提供了新的解决方式，并且能有效提高变化检测的效果。