[发明专利]基于十字交叉注意力的高分辨率遥感影像变化检测方法

权利要求书

1.一种基于十字交叉注意力的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：采集高分辨率遥感影像变化检测影像对和其对应的二值语义分割标签，得到高分辨率遥感影像变化检测数据集，获取同一地区两时相影像数据和地物变化标签数据；

步骤2：将高分辨率遥感影像变化检测数据集划分为训练集、验证集和测试集，对训练集数据进行数据增强；

步骤3：构建变化检测模型，所述变化检测模型包括编码器、时空注意力模块和解码器；

步骤4：将训练集数据输入变化检测模型中编码器进行特征提取，获取相邻两时相多尺度地物特征图、，所述编码器为去除最后池化层和全连接层的ESNET模型；

步骤5：将多尺度地物特征图、输入时空注意力模块，所述时空注意力模块包括十字交叉空间注意力模块和十字交叉时间注意力模块；

先将多尺度地物特征图、分别通过十字交叉空间注意力模块获取精化空间信息的多尺度空间特征图、；

再将精化空间信息的多尺度空间特征图、分别通过十字交叉时间注意力模块聚合横纵方向上和时空方向上的像素，得到特征、；

步骤6：将特征、通过金字塔池化模块处理，再通过双线性内插将宽高拉伸至和标签相同的尺寸，得到变化地物分割图，通过最小化最终张量和标签的损失训练该模型，并获取训练完成的变化检测模型；

步骤7：将测试集数据输入到训练完成的变化检测模型，获取检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于十字交叉注意力的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述数据增强方式包括：随机翻转、随机旋转、随机透明、HSV转变、随机噪声、随机交换两幅影像顺序。

3.根据权利要求1所述的基于十字交叉注意力的高分辨率遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述将多尺度地物特征图、分别通过十字交叉空间注意力模块获取对应的精化空间信息的多尺度空间特征图、的具体方式如下：

将多尺度地物特征图通过三个1 x 1卷积层获取空间维度张量、、，其中，，是特征的通道数，表示全体实数集，表示特征的宽度，表示特征的高度；

计算空间维度张量、的相似度，将softmax函数应用于得到空间注意力权重矩阵，所述softmax函数指归一化指数函数将数字映射为0到1的数字；

所述相似度为空间维度张量、第标量值位置的相似度的集合，其中，；

其中，表示空间维度张量在每个位置上可以得到的向量，；表示第标量值的向量，所述向量表示空间维度张量对应于位置横纵方向上的向量，；

将空间维度张量和空间注意力权重矩阵进行聚合，具体公式如下：

其中，是位置上的特征，是位置第个标量值的空间注意力权重矩阵，是位置第个标量值的向量，所述向量为空间维度张量对应于位置的横纵方向上的向量，，是位置的向量；

获取每个位置的特征得到特征，并将特征再次作为初始特征输入十字交叉空间注意力模块获取精化空间信息的多尺度空间特征图。