申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893811A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/762;G06N3/06;G06V10/774;G06V20/10

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了基于树突神经元模型的无监督SAR图像变化检测方法，实现步骤为：首先生成差异图，然后构建训练样本集，接着利用DNM模型，对差异图进行建模及分类，通过非线性映射能够有效地建立多路输入信息的相互依赖关系，进而学习分类模型，采用差分进化算法作为优化器对DNM中所涉及的参数进行优化，寻求突触连接中权重值和阈值以及非线性映射函数中所涉及的所有参数的最佳组合，然后将所有样本向量输入到学习过的DNM神经元模型，最终生成变化检测结果图。本发明提高了SAR图像的检测精度。

主权项：1.基于树突神经元模型的无监督SAR图像变化检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，生成差异图X；步骤2，利用FCM聚类获取高可信度训练样本，构建训练样本集；步骤3，构建单个树突神经元模型的变化信息判别模型；步骤4，利用训练样本集训练单个树突神经元模型；步骤5，将待检测双时相SAR图像生成的差异图X输入树突神经元模型检测变化区域，获取最终变化检测结果图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 基于树突神经元模型的无监督SAR图像变化检测方法

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