公开(公告)号：CN117152630A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311080420.0

申请日：2023-08-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王军 ,  王瑞兰 ,  李志 ,  彭真明

IPC: G06V20/13 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V20/70 ,  G06N3/045 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光学遥感图像变化检测方法，属于遥感图像变化检测领域。首先获取光学遥感图像数据并对其进行预处理；然后采用两步递进式的结构，将Resnet18网络和Vision Transformer模型相结合，对变化前后图像的特征进行提取；接着将提取得到的特征输入到通道注意力模块，得到给予不同通道不同注意力大小的特征；接下来将得到的发生变化前后的特征送入到差异信息提取模块中，得到两幅遥感图像的差异特征图；最后将差异特征图送入到分类器中得到最终的变化检测二值图像，并将其与变化参考图进行对比。本发明对现有变化检测方法存在检测精度较低、误检、漏检概率较大，以及变化检测算法在不同数据集上普适性较差的问题进行了有效优化和改进。