[发明专利]一种基于改进Transformer孪生网络的遥感图像变化检测方法在审
| 申请号： | 202310043609.6 | 申请日： | 2023-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN115984700A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 曹凌铭 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京达友众邦知识产权代理事务所(普通合伙) 11904 | 代理人： | 宋佳伟 |
| 地址： | 213022 江苏省常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进Transformer孪生网络的遥感图像变化检测方法。包括：对两时期的遥感图像进行直方图匹配预处理；将遥感图像输入CNN主干网络提取高级语义特征；利用空间注意力机制将两个不同时期特征图转为一组紧凑的语义标签；使用Transformer编码器在两个标签集中对全局信息进行建模；生成含有丰富全局信息的标签，由孪生Transformer解码器重新投影到像素空间，增强原始像素级特征；从两个细化的特征图中计算特征差异图像，然后输入浅层CNN中，生成像素级别的预测变化图；最后对预测变化图进行连通域滤波处理得到变化结果图。本方法能应对两时期图像色彩风格差异较大的情况，并能有效去除伪变化噪声点，达到高准确率识别的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 transformer 孪生 网络 遥感 图像 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
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