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申请/专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要：本申请涉及人工智能图像分割、目标检测和分类技术领域，尤其涉及一种基于遥感影像与孪生神经网络的建筑物变化检测方法，该方法包括：获取包含若干对遥感图像的数据集；将数据集分为训练集、验证集和测试集，并将其中的遥感图像分别进行剪裁；对剪裁训练集遥感图像进行训练，得到网络模型权重文件；根据网络模型权重文件对剪裁测试集遥感图像进行测试，得到建筑物变化结果。本方法具有自动化、智能化、快速化的优点，对于输入的前后时相的两幅经过辐射校正的遥感图像，只需将其输入算法接口进行预处理，然后传递给网络。本方法实现了前后时相遥感图像中变化建筑物的高效准确定位、端到端检测，部署后操作简单，对建筑物变化检测的结果可靠。
主权项：1.一种基于遥感影像与孪生神经网络的建筑物变化检测方法，其特征在于，包括：获取数据集，所述数据集包含若干对遥感图像；将所述数据集分为训练集、验证集和测试集；将所述训练集、所述验证集和所述测试集中的遥感图像分别进行剪裁，得到剪裁训练集遥感图像、剪裁验证集遥感图像和剪裁测试集遥感图像；对所述剪裁训练集遥感图像进行训练，得到网络模型权重文件；对所述剪裁训练集遥感图像进行训练包括：使用所述剪裁训练集遥感图像分别同时训练孪生网络中的每一个分支，得到两幅与所述剪裁训练集遥感图像相同尺寸的特征图；分别比较两幅所述特征图，得到三通道distancemap；将所述三通道distancemap与真值做多分类FocalLoss损失比较并反向传播；根据所述网络模型权重文件对所述剪裁测试集遥感图像进行测试，得到建筑物变化结果。
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权利要求：
百度查询： 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种基于遥感影像与孪生神经网络的建筑物变化检测方法
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