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申请/专利权人：山东大学
摘要：本公开提供了基于多特征融合孪生网络的人类活动检测方法及系统，涉及环境遥感检测技术领域，获取自然保护地不同时间的遥感影像数据，预处理后得到目标区域图像；获取前后不同时间的目标区域图像中的变化区域，并为变化区域前后分配对应土地利用类型标签，得到双时相标签数据图像；将双时相标签数据图像输入至MFFSN网络中，提取双时相标签数据图像中的深层特征，并融合金字塔特征结构，对深层特征进行特征增强，输出双时相标签数据图像的变化二值图以及变化区域前后的土地利用分类图；通过矢量拼接将预测输出结果进行拼接，得到整个然保护地变化区域前后的土地利用图，为每种土地利用类型赋予不同的权重，获取人类活动的强度。
主权项：1.基于多特征融合孪生网络MFFSN的人类活动检测方法，其特征在于，包括：获取自然保护地不同时间的遥感影像数据，预处理后得到目标区域图像；对目标区域图像进行像素级标注，获取前后不同时间的目标区域图像中的变化区域，并为变化区域变化前后分配对应土地利用类型标签，得到最终的双时相标签数据图像；将双时相标签数据图像输入至MFFSN网络中，提取双时相标签数据图像中的深层特征，并融合金字塔特征结构，对深层特征进行特征增强，最后进行预测输出，预测输出结果由三部分组成，分别是双时相标签数据图像的变化二值图和变化区域变化前后的土地利用分类图，损失函数定义如下：Loss=loss_bin*2+loss1+loss2式中，loss_bin表示变化检测任务的损失，即预测的二值变化图与真实变化标签之间的误差，使用二元交叉熵损失函数计算；loss1和loss2是双时相标签数据图像变化区域土地利用分类的损失，即预测的变化区域土地利用分类结果与真实分类标签之间的误差，使用交叉熵损失函数计算；通过矢量拼接将预测输出结果进行拼接，得到整个自然保护地变化区域变化前后的土地利用图，为每种土地利用类型赋予不同的权重，获取人类活动的强度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于多特征融合孪生网络的人类活动检测方法及系统
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