申请/专利权人：山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所

申请日：2023-08-04

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117173104B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/40;G06V10/774;G06V20/17

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本发明提出了一种低空无人机图像变化检测方法及系统，对每一对骨干特征进行状态特征的提取，由于状态部分在不同场景下的对整个图像特征中的重要程度不同，通过分析每个状态部分的重要性，并借助重要性的不同将状态特征从完整特征中剔除，从而得到相应的本质部分；本发明综合考虑了输入图像和状态部分的重要性，得到的本质部分将包含完整的、纯粹的信息，反映实际变化的区域，以本质对作为解码模块输入，计算每对本质对之间的差异，使解码模块能够更加专注预测有用信息的变化图，提高低空无人机变化检测的准确性。

主权项：1.一种低空无人机图像变化检测方法，其特征在于，包括：获取待检测区域的时相图像对，将所获取的时相图像对输入至训练好的变化检测模块中，得到所述待检测区域的变化检测结果；其中，所述变化检测模块包括特征提取模块、交互解耦模块和解码模块；所述特征提取模块用于对所述时相图像对分别进行骨干特征提取，得到多级的骨干特征对；所述交互解耦模块用于对所述骨干特征对分别进行状态特征的提取，得到状态特征对，基于所述状态特征在所述时相图像中的重要程度，得到状态特征权重；根据所述状态特征对、骨干特征对，以及所述状态特征对分别对应的状态特征权重，得到本质特征对；所述解码模块用于将不同本质特征对进行级联融合，得到所述待检测区域的变化检测结果；对骨干特征对分别进行状态特征的提取，得到状态特征对，基于状态特征在所述时相图像中的重要程度，得到状态特征权重，具体为：将骨干特征对进行级联，将级联后的骨干特征对分别经过卷积层降低通道数，得到状态特征对；根据状态特征在所述时相图像中的重要程度，对状态特征进行通道数的调整，得到状态特征权重；根据状态特征在所述时相图像中的重要程度，对状态特征进行通道数的调整，得到状态特征权重，具体包括：将状态特征对中每个状态与对应的骨干特征进行级联；将级联结果经过3×3卷积层调整通道数与所述状态特征对通道数相同；将通道数调整后的级联结果经过依次经过两个3×3卷积层，使通道数与所述骨干特征对通道数相同，然后经过激活函数进行归一化处理，得到状态特征权重；根据所述状态特征对、骨干特征对，以及所述状态特征对分别对应的状态特征权重，得到本质特征对，具体为：将所述状态特征权重与对应的状态特征进行像素级乘法操作，得到第一结果；将第一结果与所述状态特征权重对应的骨干特征进行像素级减法操作，得到第二结果；将第二结果与所述状态特征权重对应的骨干特征进行级联操作后经过1×1卷积层，得到本质特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种低空无人机图像变化检测方法及系统

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