申请/专利权人：桂林电子科技大学

申请日：2021-04-12

公开（公告）日：2023-01-03

公开（公告）号：CN113191213B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.01.03#授权;2021.08.17#实质审查的生效;2021.07.30#公开

摘要：本发明公开了一种高分辨率遥感影像新增建筑物检测方法，通过对获得的第二时相GF2影像其进行超像素分割，得到超像素对象；接着用该时相GF2影像构建建筑物数据集；将所述建筑物提取数据集输入多尺度约束编解码网络训练，获取第二时相建筑物二值图，所述多尺度约束编解码网络，采用双路径体系结构分别获取全局信息和局部信息，结合全局和局部信息可以更好的从复杂背景中区分建筑物以及细化建筑物的细节，同时以兼顾不同大小的建筑物，将获得的超像素对象与所述建筑物二值图结合获取第二时相建筑物目标对象；然后使用IRMAD算法获得像素级变化检测结果，基于建筑物目标对象和像素级变化检测结果进行空间位置叠加分析，实现新增建筑物检测。

主权项：1.一种高分辨率遥感影像新增建筑物检测方法，其特征在于，包括下列步骤：选取两期时相可用的高分辨率GF2影像，将其中的第一时相高分辨率GF2影像留存比对，并对第二时相高分辨率GF2影像进行超像素分割，获得超像素对象；使用所述第二时相高分辨率GF2影像构建建筑物提取数据集；将所述建筑物提取数据集输入多尺度约束编解码网络训练，获取第二时相建筑物二值图；所述多尺度约束编解码网络包括编码器和解码器，所述编码器由双路径体系结构和多尺度分支构成，所述双路径体系结构包括局部信息路径和全局信息路径，所述局部信息路径使用膨胀卷积提取特征，所述全局信息路径采用VGG16提取特征，所述多尺度分支通过不同下采样倍数获取多尺度信息；所述解码器采用多路径特征融合模块，所述多路径特征融合模块为不同感受视野的特征图分配不同权重；所述超像素对象与所述第二时相建筑物二值图结合获取第二时相建筑物目标对象；对所述第一时相高分辨率GF2影像和所述第二时相高分辨率GF2影像差异化处理，获得像素级变化检测结果；将所述像素级变化检测结果和所述第二时相建筑物目标对象进行空间位置分析，实现新增建筑物检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 桂林电子科技大学 一种高分辨率遥感影像新增建筑物检测方法

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