[发明专利]基于耦合判别特征自学习网络的遥感图像变化检测算法在审
| 申请号： | 202011216694.4 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112529837A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 秦凯;陈璞花;朱玲;孙杰;杨越超;崔鑫;李明 | 申请（专利权）人： | 核工业北京地质研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 核工业专利中心 11007 | 代理人： | 王婷 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于耦合判别特征自学习网络的遥感图像变化检测算法。该算法主要设计了耦合判别特征自学习网络，该网络通过两个子网络分别对待检测图像进行特征提取，所建立的耦合训练模型可得到耦合特征空间，该空间中特征的判别能力将增强，有助于生成更加分明的差异图，得到准确的变化检测结果。该方法不需要标签数据，并且不受数据类型的限制，具有广阔应用空间。该算法的有效性在公开数据集上进行了验证。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 耦合 判别 特征 自学习 网络 遥感 图像 变化 检测 算法 | ||
【主权项】：
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