申请/专利权人：三峡大学

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853896A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/82;G06T7/246;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：一种集成局部和全局特性的双通道交互变化检测网络，包括：1：对遥感影像进行预处理；步骤2：提取预处理后的两期影像的多层级特征；步骤3：对步骤2得到的两期影像的多层级特征，进行级联操作和差值运算，得到两期影像每个层级特征的级联特征和差值特征；步骤4：对步骤3得到的多层级级联特征和差值特征从高到低逐步进行层级交互融合，得到层级融合特征；步骤5：使用基于信息熵的交叉熵损失函数计算损失；通过反向传播进行模型训练；最后使用训练好的模型进行变化检测，能够更有效的集成CNN的局部性和Transformer的全局性，得到更优的变化检测结果。

主权项：1.一种集成局部和全局特性的双通道交互变化检测网络，其特征在于，包括以下步骤：Step1、对遥感影像进行预处理，包括配准、相对辐射校正、数据标准化和训练集常规增强；Step2、通过集成局部和全局特性的双通道交互编码器DCIE，即Dual-channelinteractionencoder，提取预处理后的两期影像的多层级特征；DCIE首先通过初始卷积模块ICM，即Initialconvolutionmodule，分别对两期影像进行初步下采样，然后依次通过4个层级的双通道交互编码模块DCIE1、DCIE2、DCIE3和DCIE4对得到的初步下采样特征进行编码，得到两期影像四个层级的特征；每个编码模块包含三种数据处理子模块，即三流局部交互子模块TLIS即Triple-streamlocal-interactionsub-module、三流局部-全局子模块TLGS即Triple-streamlocal-globalsub-module和挤压激励SE子模块即Squeeze-and-excitation子模块；Step3、对Step2得到的两期影像的多层级特征，首先在每个层级上分别对两期影像特征进行级联操作和差值运算，然后依次进行卷积、标准化和激活操作，得到两期影像多层级级联特征和差值特征；Step4、通过层级交互融合解码器LIFD，即Layerinteraction-fusiondecoder，对Step3得到的多层级级联特征和差值特征从高到低逐步进行层级交互融合，得到层级融合特征；LIFD包含三个层级交互融合解码模块LIFD1、LIFD2和LIFD3；Step5、将Step4得到的层级融合特征依次经过卷积层和SoftMax层，生成变化概率图，并基于变化概率图通过信息熵计算权重图；然后基于变化概率图、权重图和变化参考图计算损失，并通过反向传播进行模型训练；最后使用训练好的模型进行变化检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 一种集成局部和全局特性的双通道交互变化检测网络

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