[发明专利]一种融合加权Unet网络和IR-MAD的建筑物变化检测方法有效
| 申请号： | 202010062335.1 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111242073B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 潘俊;徐锐;余小于;张驰;杨瑨 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/25;G06V10/762;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种融合加权Unet网络和IR‑MAD的建筑物变化检测方法。本发明使用多组已配准的两时相遥感影像及其标记结果训练加权Unet网络，并使用该网络对待检测遥感影像进行疑似变化像素的检测；使用IR‑MAD算法对待检测遥感影像进行疑似变化像素的检测；将两种方法的疑似变化像素检测结果进行基于投票的方式的融合得到变化像素检测结果；使用形态学操作对变化像素检测结果进行优化并将相邻变化像素聚类为变化区域，然后基于建筑物阴影特性去除非建筑物的变化区域，得到最终的建筑物变化检测结果。本发明适用于遥感影像建筑物的变化检测。本发明将深度学习和非深度学习变化检测方法相结合，能够在少量标注样本的条件下得到准确的建筑物变化检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 加权 unet 网络 ir mad 建筑物 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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