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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2023-08-24
公开（公告）日：2023-12-15
公开（公告）号：CN117237947A
专利技术分类：.标记场景内容，例如 派生句法或语义表示[2022.01]
专利摘要：本发明公开了一种兼顾弱变化及突然变化的变化检测方法，首先，采用现有的光流数据集与目标检测数据集，构造新的具有缓慢移动和突然变化两个特点的数据集，将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。然后，构建变化检测网络，包括光流检测分支和突然变化检测分支。光流检测分支中使用金字塔的结构，提取多尺度的位移；突然变化检测分支使用骨干网络为ResNet的结构，通过多尺度池化、上采样和卷积等将输出结果转变为黑白二值图。采用SGD优化器对构建的神经网络进行训练。最后，输入待测试的图像，使用训练好的模型进行测试。本发明能够对多尺度位移变化特征进行融合，能够同时检测出突然变化和弱变化的特征，得到更好的变化检测效果。
专利权项：1.一种兼顾弱变化及突然变化的变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建数据集；每一对双时相图像，都包括一个光流检测标签和一个变化检测标签；从语义分割数据集中选取潜在的变化对象，通过图像预处理技术，粘贴到双时相图像中，并保存对应的二值变化检测标签；形成训练集和测试集；步骤2：构建变化检测网络；所述变化检测网络包括光流检测分支和突然变化检测分支；所述光流检测分支采用金字塔结构，提取多尺度的位移变化，得到光流输出；所示突然变化检测分支使用骨干网络为ResNet的网络结构，再通过多尺度池化、上采样和卷积转变为黑白二值图，作为突然变化输出；步骤3：对变化检测网络进行训练，将训练集中数据分批次输入变化检测网络中，得到光流输出和突然变化输出；突然变化检测分支利用变化检测标签计算二元交叉熵损失；光流检测分支利用光流检测标签计算L2范数损失，并以突然变化检测的真值标签为掩码，仅仅计算非突然变化区域的损失；联合两个损失使用SGD优化器进行优化，直至目标函数的值停止下降时结束训练；步骤4：将测试集输入步骤3训练完成的变化检测网络，得到预测的结果图，并使用平均EPE指标和F1指标的综合FEPE指标进行综合评价。
百度查询： 西北工业大学 一种兼顾弱变化及突然变化的变化检测方法
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