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申请/专利权人：三峡大学

摘要：本发明所要解决的技术问题是提供一种基于差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法，使用孪生网络作为编码器，设计一种差分视野融合模块，旨在更加全面捕捉建筑物变化信息的同时减轻尺度变换引起的图片信息损失，更加有效处理边界信息模糊；同时，还应用了设计的协同感知模块，捕捉高维图像的长依赖关系和位置信息，对像素之间的上下文建模，有效解决变化对象的整体性问题。在这两个模块的基础上，在解码器中应用差分技术，以便于提高模型的图像分割能力，得到更好的检测效果。

主权项：1.一种基于差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、定义图像XA为建筑变化前一时刻的图像，图像XB为建筑变化后一时刻的图像，label为变化检测的标签；S2、使用两个结构相同的特征提取网络提取双时图像XA、图像XB，包含5层的卷积模块，经过4次的下采样，得到特征图XA0、XA1、XA2、XA3、XA4及特征图XB0、XB1、XB2、XB3、XB4，特征图XA0、XA1、XA2、XA3、XA4为建筑变化前编码第0、1、2、3、4层的特征图，XB0、XB1、XB2、XB3、XB4为建筑变化后编码第0、1、2、3、4层的特征图；S3、差分视野融合，将相邻三个不同尺度的特征图拼接在一起，进行卷积后输出，得到向量DSFM1和DSFM2，用于调节解码器，向量DSFM1和DSFM2，其为差分视野融合模块的两个结果；S4、协同感知，一个分支由残差连接的深度可分离卷积和多层感知机构成，另一分支由卷积层和坐标注意力模块构成，经过激活函数和正则化，两个分支的结果沿通道数拼接在一起后通过7×7的卷积层输出，得到向量CPM，向量CPM为协同感知模块的结果；S5、使用差分解码器还原图像，由4个连续卷积层构成，每一个卷积层将通道变为原来的二分之一，特征图的尺寸大小变为原来的2倍；解码器的第一层由孪生编码器的后两层特征图差分后的绝对值、后两层的特征图、全局调控模块的特征图沿通道维度拼接后输入，中间两层分别增加了差分视野融合后输出的特征图；S6、将差分解码器得到的结果X1_1输入到有效通道注意力模块中，得到最后的向量Y；S7、建立基于差分视野融合与协同感知的建筑变化检测模型，并对该模型进行训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 一种基于差分视野融合与协同感知的建筑变化检测方法