[发明专利]一种基于多尺度特征关联的图像变化检测方法有效
| 申请号： | 202010321835.2 | 申请日： | 2020-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN111611861B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;白俊杰;龚镖;孙垚棋;张继勇;张勇东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多尺度特征关联的图像变化检测方法。本发明首先选取数据集并进行预处理，然后搭建变化检测网络，对参考图像和当前图像同时进行特征提取；再对提取出的图像特征进行特征关联和融合，然后通softmax函数获得网络的输出，最后把测试集图像输入训练好的变化检测网络模型中，变化检测网络输出对每个像素类别判断的置信度结果。本发明方法提高了检测速度和扩大了变化检测技术的应用场景，使得特征信息中既包含了更多的细节信息和高层次的语义信息，可以有效的提高变化区域的检测效果和检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 特征 关联 图像 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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