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龍圖騰網(wǎng)恭喜土豆數(shù)據(jù)科技集團(tuán)有限公司申請的專利一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN112577473B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011532151.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01C11/04；該發(fā)明授權(quán)一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法是由趙金劍;王江安設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-12-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法，涉及遙感測繪地理信息技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：A、圖像的采集：衛(wèi)星拍照單元采集多時間的遙感影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行配準(zhǔn)；B、圖像的預(yù)處理：對每張慣性測量組源數(shù)據(jù)圖片進(jìn)行矢量、柵格、PNG格式轉(zhuǎn)換。該雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法，通過對不同大小區(qū)域的特征進(jìn)行組合，可以得到多尺度的特征，在此動機(jī)的驅(qū)動下，將圖像空間平均劃分為一定尺度下的子區(qū)域，并且在每個子區(qū)域引入自注意機(jī)制，利用該尺度下對象的時空關(guān)系，通過將圖像劃分為多尺度的子區(qū)域，可以獲得多尺度的特征表示，以更好地適應(yīng)目標(biāo)的尺度。

本發(fā)明授權(quán)一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法，所述方法包括如下步驟：A、圖像的采集：衛(wèi)星拍照單元采集多時間的遙感影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行配準(zhǔn)；B、圖像的預(yù)處理：對每張慣性測量組源數(shù)據(jù)圖片進(jìn)行矢量、柵格、PNG格式轉(zhuǎn)換；C、數(shù)據(jù)集劃分：將預(yù)處理的圖片按照6∶3∶1比例隨機(jī)劃分訓(xùn)練集、測試集和驗證集；D、選取模型評價指標(biāo)：針對變化檢測問題設(shè)定總體分類精度、卡帕系數(shù)評價指標(biāo)；E、模型訓(xùn)練：深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，標(biāo)準(zhǔn)批量化、批量大小、裁剪、翻轉(zhuǎn)參數(shù)調(diào)優(yōu)；F、預(yù)測：選取最優(yōu)的模型，輸入測試的一期、二期影像，輸出變化檢測的結(jié)果；所述步驟A-F的具體實現(xiàn)過程如下；S1、讀取圖像數(shù)據(jù)Image和對應(yīng)的標(biāo)記數(shù)據(jù)；S2、計算輸入尺寸與輸出尺寸比輸出步長＝16，最后一個核參數(shù)的膨脹率空洞卷積為2；S3、因為空洞空間金字塔模塊有四個不同的空洞卷積，所以額外做一個全局平均池化；S4、先把編碼器的結(jié)果上采樣4倍，然后與殘差網(wǎng)絡(luò)中下采樣前的二維矩陣卷積運算特征行對齊一起，再進(jìn)行3x3的卷積，最后上采樣4倍得到最終結(jié)果；S5、融合低層次信息前，先進(jìn)行1x1的卷積，目的是降通道。

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