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申请/专利权人：北京数慧时空信息技术有限公司

摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的遥感影像变化检测方法，包括：S1获取目标区域的前时相影像和后时相影像；S2构建变化检测模型并进行预训练，变化检测模型包括特征提取网络、变化对比网络；S3通过特征提取网络得到第一特征图和第二特征图；S4设置滑动窗口，利用滑动窗口遍历第一特征图和第二特征图；在遍历其中一个特征图时，将滑动窗口中心的特征块叠加另一特征图对应位置的特征块，乘以掩膜进行卷积运算，得到卷积运算结果；S5将卷积运算结果输入变化对比网络生成变化特征强度图；S6对变化特征强度图进行卷积和拼接，处理得到变化检测结果。本发明在提取差异的同时保留原特征图中提取的特征，充分利用影像中上下文信息，提高变化检测精度。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括：S1获取目标区域的前时相影像和后时相影像，并对前时相影像和后时相影像进行预处理；S2构建变化检测模型并进行预训练，所述变化检测模型包括特征提取网络、变化对比网络；S3通过特征提取网络分别对前时相影像和后时相影像进行金字塔特征提取，得到第一特征图和第二特征图；S4设置滑动窗口，利用滑动窗口分别遍历第一特征图和第二特征图，在遍历其中一特征图时，将滑动窗口中心的特征块，叠加另一特征图对应位置的特征块，得到新滑动窗口，将新滑动窗口乘以掩膜后进行卷积运算，得到卷积运算结果；S5将卷积运算结果输入变化对比网络得到特征相容性，生成变化特征强度图；S6对变化特征强度图进行处理得到变化检测结果；其中，步骤S4包括：S41将滑动窗口进行3*3等分；S42遍历第一特征图时，将滑动窗口中心的特征块叠加第二特征图对应位置的特征块，得到第一新滑动窗口，将第一新滑动窗口乘以第一掩膜进行卷积运算，得到第一卷积运算结果；S43遍历第二特征图时，将滑动窗口中心的特征块叠加第一特征图对应位置的特征块，得到第二新滑动窗口，将第二新滑动窗口乘以第二掩膜进行卷积运算，得到第二卷积运算结果；其中，步骤S5还包括：S51变化对比网络包括特征比较层、1*1卷积层、特征拼接层、MLP层；S52将第一卷积运算结果输入特征比较层，计算第一特征图中第一新滑动窗口中心的特征块与其周围特征块的相容度，得到第一特征相容性Sk；S53将第二卷积运算结果输入特征比较层，计算第二特征图中第二新滑动窗口中心的特征块与其周围特征块的相容度，得到第二特征相容性SL；S54将Sk和SL相加后，由特征矢量运算得到变化矢量，计算其欧式距离生成变化特征强度图；其中，计算第一特征相容性Sk和第二特征相容性SL的方式相同，包括以下步骤：以所述滑动窗口中心的特征块qm,n为中心，定义长度为2W+1的邻域Ω，Ω＝{m1,n1|m1-m|≤W，|n1-n|≤W}，其中1≤W≤5；计算第一特征相容性Sk； 计算第二特征相容性SL； 其中，numk表示第一卷积运算结果；numL表示第二卷积运算结果；表示变化对比网络参数。

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