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基于深度引导与光流一致性分析的矿区遥感变化检测方法 

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申请/专利权人:太原理工大学

摘要:本发明涉及矿区遥感变化检测技术领域,具体涉及一种基于深度引导与光流一致性分析的矿区遥感变化检测方法,主要解决现有矿区遥感变化检测存在的检测精度较低的的技术问题。本方法包括:S1.构建多模态编码器,输出低级别特征图F1、较高级别特征图F2至F4以及深度图;S2.融合形成特征图FD1至FD4;S3.构建差分特征提取器,并引入光流一致性检验,提取差分信息;S4.进行差分信息的跨级特征融合,形成差异图。本方法不仅提升了变化检测的精确度和鲁邦,还提高了模型对复杂环境的适应能力,有效解决了现有技术中难以准确识别和区分微小变化的问题,特别是在处理深度信息和语义信息结合的场景下,展现出显著的优越性。

主权项:1.一种基于深度引导与光流一致性分析的矿区遥感变化检测方法,其特征在于,依次包括如下步骤:S1.构建多模态编码器,所述多模态编码器包括图像编码器和深度编码器,并将原始图像输入所述图像编码器,所述图像编码器输出低级别特征图F1以及较高级别特征图F2至F4,将低级别特征图F1和较高级别特征图F2至F4输入所述深度编码器,所述深度编码器输出深度图;S2.将深度图与低级别特征图F1和较高级别特征图F2至F4融合,形成特征图FD1至FD4;S3.构建差分特征提取器,所述差分特征提取器包括像素数值差异模块、像素特征向量差异模块和像素语义信息差异模块;通过所述像素数值差异模块计算特征图FD1至FD4的绝对数值并应用PW卷积映射,自适应调整差异特征的通道分布;通过所述像素特征向量差异模块采用余弦相似度计算特征向量差异,并通过sigmoid函数归一化;通过所述像素语义信息差异模块引入光流一致性检验,并通过计算向前和向后光流的一致性得分,评估变化区域概率,以提取差分信息;S4.进行差分信息的跨级特征融合,形成差异图。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 太原理工大学 基于深度引导与光流一致性分析的矿区遥感变化检测方法

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