申请/专利权人：武汉大学

申请日：2022-06-27

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN115147760B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/10;G06V20/13;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0985

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2022.10.25#实质审查的生效;2022.10.04#公开

摘要：本发明涉及一种基于视频理解和时空解耦的高分辨率遥感影像变化检测方法。本发明针对双时相高分辨率遥感影像对空间、时间维度构造不平衡的特点，采用时序线性插值策略构建伪视频帧序列，扩展时间维度，使得使用视频理解算法处理变化检测任务成为可能。本发明结合变化检测任务侧重时空信息的特点，提出一种时空解耦的编码器设计方案，使网络一次只关注问题的一个维度，从而缓解解码器的负担，提升检测效果。同时，为了促进时空编码器间的信息交流，本发明提出时序聚合模块，将其设置在空间编码器到时间编码器的边路连接中，提升时空特征的契合度。此外，本发明使用深度监督技术，改善深层模型收敛速度，解决模型中间层特征有效性不足的问题。

主权项：1.基于视频理解和时空解耦的高分辨率遥感影像变化检测算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据输入的双时相遥感影像对，通过时序插值策略，得到伪视频帧序列，伪视频帧序列中的每一幅影像均与原始图像具有相同的空间尺寸和数值范围；步骤2，构建时间编码器与空间编码器，时间编码器接收伪视频帧序列作为输入，首先执行下采样操作，然后通过级联的三维卷积层提取特征，空间编码器接收原始双时相遥感影像对作为输入，使用二维卷积层提取特征，在两个编码器间设置单向的边路连接，使用时序聚合模块temporalaggregationmodule,TAM处理从时间编码器传递到空间编码器的特征；步骤3，构建渐进式解码器，将空间编码器各个层级模块的输出与解码器中各个层级模块的输入相连接，解码器最后的卷积层输出单通道变化概率图；步骤4，在时间编码器末端添加额外的卷积层，并对其输出施加深度监督，构建联合损失函数，使用梯度下降法对整个网络进行权重参数的优化，直到损失收敛；其中，时间编码器末端的卷积层仅在模型训练阶段提供额外输出，在模型推理阶段，仍使用解码器最后的卷积层输出的单通道变化概率图作为网络最终输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 基于视频理解和时空解耦的高分辨率遥感影像变化检测方法

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