[发明专利]基于全卷积神经网络的遥感图像变化检测方法在审
| 申请号： | 202010903822.6 | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN112131969A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 王鑫;吕安;石爱业;徐立中 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 汤金燕 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的遥感图像变化检测方法，将训练集输入预先构建的全卷积神经网络，采用梯度下降算法训练全卷积神经网络，确定遥感图像变化检测网络，将测试集输入遥感图像变化检测网络，生成测试集中各个测试图像的分割图像，计算各个分割图像中像素的强度值差值，根据强度值差值的绝对值生成差异图像，提取所述差异图像中像素块的各个特征向量，根据各个特征向量构建特征向量空间，对特征向量空间进行聚类，根据聚类结果生成粗变化检测图，对粗变化检测图进行形态学滤波，以生成变化检测图，实现测试集中各个测试图像的变化检测，使检测得到的测试图像变化状态更为全面，提高检测准确性以及相应的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 遥感 图像 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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