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[发明专利]基于多模态深度学习的三维变化检测方法-CN202110867230.8在审
发明人：潘建平;李鑫;崔伟;孙博文;蔡卓言;付占宝;程卫华;黄桂萍 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态深度学习的三维变化检测方法，包括：采集遥感影像数据源；对遥感影像数据源进行预处理以及数据提取，得到高分遥感影像数据与DSM数据；将高分遥感影像数据与DSM数据作为后时相遥感数据，基于后时相遥感数据进行数据模拟得到前时相遥感数据；确定深度学习的标签图，对双时相遥感数据图像以及标签图进行裁剪得到图像集合；将图像集合划分为训练集、验证集以及测试集；构建变化检测网络模型；将训练集以及验证集输入到变化检测网络模型进行迭代训练得到训练后的变化检测网络模型；将测试集输入到训练后的变化检测网络模型，输出变化检测结果。本发明能够充分挖掘遥感数据垂直向特征，模型泛化能力强，检测精度高。
基于多模态深度学习三维变化检测方法

[发明专利]基于融合策略和FCM的多时相遥感影像变化检测方法-CN201610814218.X在审
发明人：石爱业;储艳丽 -专利权人：河海大学
申请日： 2016-09-09 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了基于融合策略和FCM的多时相遥感影像变化检测方法，该方法首先联合多时相遥感影像的变化矢量幅值和多时相的光谱角映射图将检测范围分为确定区域和非确定区域。在非确定区域，基于模糊划分矩阵相加融合变化矢量幅值和SAM的信息。最后结合确定区域和非确定区域的结果，获取最终的变化检测结果。其中，非确定区域的FCM目标函数中的模糊指数，通过基于MCV和SAM在非确定区域的冲突指数来选择，以获得更加稳健和精度较高的变化检测结果。本发明将变化检测区域分为确定和非确定区域两个部分，采用融合的策略分别获取两个区域的检测结果，可以使得变化检测的结果更加可靠，也更加具有稳健性。
基于融合策略 fcm 多时遥感影像变化检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的异源遥感影像变化检测方法及装置-CN202011503728.8在审
发明人：袁兆祥;杜正舜;李星华;司为国;韩嘉佳;汪自翔;罗少杰;刘剑;吴发献;方炯;徐晓华 -专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;武汉大学;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;国网经济技术研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的异源遥感影像变化检测方法，涉及图像处理技术领域，用于解决变化检测不精确且影像源单一的问题，该方法包括以下步骤：接收多时异源遥感影像；将所述异源遥感影像输入预设GAN网络中进行影像源转换，得到单源遥感影像；将所述单源遥感影像输入预设变化检测网络，得到二值变化图。本发明还公开了一种异源遥感影像变化检测装置，通过对异源遥感影像进行转换，并通过变化检测网络获取遥感影像的二值变化图。本发明能够同时实现两幅遥感影像的域转换；可以有效地解决异源遥感影像之间数据差异的问题，并通过深度学习变化检测网络提取出不同时相影像所存在的变化区域，在一定程度上改善了目视效果。
一种基于深度学习遥感影像变化检测方法装置

[发明专利]融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法与系统-CN202310740759.2在审
发明人：吉顺慧;倪璐珊;朱颖;彭清新;郭仁玉;齐晶辉;张鹏程 -专利权人：河海大学;沛县自然资源和规划局;特力惠信息科技股份有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法与系统，包括：将研究区域的遥感图像数据划分为图像块，预处理后生成训练、验证、测试数据集；构建遥感图像语义变化检测模型，包括引入三重注意力机制模块的图像变化检测网络和图像语义分割网络；对模型进行训练，计算模型的输出与变化检测像素级标签以及语义分割像素级标签的损失，利用自适应学习权重设置变化检测任务和语义分割任务的联合损失函数；将测试数据输入模型后得到一张二值变化图和两张语义映射图，做图像屏蔽后得到对应的语义变化图。本发明能够获取图像的具体变化信息，引入的三重注意力能够更有效地获取目标的显著特征信息，从而提高图像语义变化检测的性能。
融合三重注意力机制遥感图像语义变化检测方法系统

[发明专利]固体摄像装置-CN201210075888.6有效
发明人：田中孝典 -专利权人：奥林巴斯株式会社
申请日： 2012-03-21 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： H04N5/374 文献下载
摘要：本发明提供一种固体摄像装置，该固体摄像装置具有下位锁存电路、状态变化检测电路、编码信号锁存电路。状态变化检测电路按顺序比较由下位锁存电路锁存的脉冲信号中从多个延迟元件中的2个延迟元件输出的脉冲信号，当状态在2个脉冲信号之间不同时输出状态变化检测信号。编码信号锁存电路被输入编码信号，该编码信号具有与对输入到状态变化检测电路的脉冲信号进行了输出的延迟元件对应的状态，当被输入了状态变化检测信号时，对编码信号进行锁存。
固体摄像装置

[发明专利]一种基于多策略组合的高分辨率遥感影像变化检测方法-CN202111259802.0有效
发明人：刘宇;常晓宇;高峰;陈金勇;帅通;王士成 -专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多策略组合的高分辨率遥感影像变化检测方法，属于遥感图像处理技术领域。该方法首先将两时相遥感影像进行波段叠加，然后进行主成分分析，选取前三波段进行影像分割，利用分割结果矢量对原始遥感影像重新进行分割，并对分割获得的对象进行特征计算；然后利用三种变化检测方法进行决策级融合。该方法能够提高影像分割的效率，同时消除由于影像配准误差导致的对象边缘区域的变化检测错误；此外，多策略的变化检测结果决策级融合能够提高变化检测精度。
一种基于策略组合高分辨率遥感影像变化检测方法

[发明专利]基于拟合异或函数的孪生卷积网络遥感变化检测方法-CN202210606859.1在审
发明人：陈善雄;史文中;杨伯钢;张敏;宣兆新;蔡彩;徐宗霞 -专利权人：武汉大学;北京市测绘设计研究院
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拟合异或函数的孪生卷积网络遥感变化检测方法，包括获取两时期配准的遥感影像；将两期遥感影像输入已训练的拟合异或函数的孪生卷积变化检测网络，通过拟合异或函数的孪生卷积变化检测网络输出变化强度图；所述拟合异或函数的孪生卷积变化检测网络包括孪生编码器、异或模块和解码器，将遥感图像输入所述孪生编码器，通过孪生编码器输出多尺度特征影像；将多尺度特征影像输入异或模块，通过异或模块输出初始变化特征影像；将初始变化特征影像输入解码器，通过解码器输出变化强度图；基于阈值提取得到变化检测结果。本发明通过利用卷积网络提取的层次特征间拟合异或操作，同时关注变化信息和不变信息，减少变化误检测。
基于拟合函数孪生卷积网络遥感变化检测方法

[发明专利]图像显示装置、方法、程序、记录程序的记录媒体以及电子设备-CN200710167465.6有效
发明人：森贤次 -专利权人：精工爱普生株式会社
申请日： 2007-10-25 - 公布日： 2008-04-30 - 主分类号： G09G3/36 文献下载
摘要：场景变化检测单元检测图像数据的场景变化，图像修正单元修正图像数据，光源亮度控制单元控制光源亮度。并且，时间特性控制单元根据场景变化使光源亮度的变化的第1时间特性和图像修正量的第2时间特性变化，并根据其进行滤波处理等。这样，就根据图像的场景变化改变光源亮度和图像修正量各自使用的时间特性，所以，在进行背光减光和图像修正时可以有效地抑制闪烁和应答延迟的发生。
图像显示装置方法程序记录媒体以及电子设备

[发明专利]一种遥感图像建筑物变化检测方法及系统-CN202310828053.1在审
发明人：李彦胜;李鑫伟;张永军 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感图像建筑物变化检测方法及系统，属于遥感检测技术领域，包括：将双时相光学影像输入遥感图像间循环对齐孪生网络，将原始图像、一次纠正影像和二次纠正影像分别输入多任务双向特征融合框架，得到多组建筑物检测结果；利用多任务协同优化损失函数，调整多组建筑物检测结果，得到遥感图像建筑物变化检测模型；将待检测建筑物的双时相光学影像多级特征输入至遥感图像建筑物变化检测模型，输出遥感图像建筑物变化检测结果。本发明克服了高分辨率遥感图像建筑物变化检测技术研究中普遍存在的由视差导致的深度学习网络性能降级的问题，有效的提升了明显视差影响下高分辨率遥感图像建筑物变化检测的性能。
一种遥感图像建筑物变化检测方法系统

[发明专利]一种基于SAE的遥感图像变化检测方法-CN201510990465.0有效
发明人：李映;徐隆浩;刘韬 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2015-12-25 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SAE的遥感图像变化检测方法，使用堆叠自编码器(Stacked AutoEncoder，SAE)的训练方式，先训练好一个SAE，然后利用它对原始数据进行自主式特征提取；再用无监督的变化检测方法对两幅原始图像做变化检测，得到的粗变化检测结果；在去除掉一些疑似噪音的样本点后，将其作为教师数据对分类器进行训练；在训练分类器的同时也需要对SAE的参数进行微调。训练结束后，就可得到一种基于SAE的检测网络，从而利用该检测网络实现遥感图像变化检测。本发明将深度神经网络这种有监督的学习模型，与遥感图像变化检测这种无监督的图像分类问题巧妙地结合起来，并改进了特征和训练样本，提高了检测精度和检测的鲁棒性。
一种基于 sae 遥感图像变化检测方法

[发明专利]一种领域知识约束的建设用地非监督变化检测方法-CN202310005807.3在审
发明人：杜培军;方宏;郭山川;张鹏;张伟;唐鹏飞 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及领域知识约束的建设用地非监督变化检测方法，属于遥感地学应用技术领域。主要步骤包括：1）对两期Sentinel‑2遥感影像（仅使用空间分辨率为10米的蓝、绿、红和近红外波段）进行几何校正与辐射校正预处理；2）分别使用变化矢量分析法、迭代加权多元变化检测法、多元变化检测法和主成分分析法四种非监督变化检测方法识别所有类型的变化，并基于集成学习产生初始变化检测结果；3）利用领域知识约束非建设用地的真实变化和所有伪变化，仅保留建设用地的真实变化；4）使用数学形态学后处理增强建设用地变化图斑的连通性和完整性。本发明提供的方法可以快速有效提取大尺度建设用地的变化，而且对季节变化有着较强的鲁棒性。
一种领域知识约束建设用地监督变化检测方法

[发明专利]基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法-CN201510523171.7有效
发明人：马彩虹;陈甫;戴芹;刘建波 -专利权人：中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2015-08-25 - 公布日： 2018-06-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于内容的遥感图像变化检测信息检索方法。该方法包括：用户根据各自的应用需求，输入需要查询的目标变化影像对；对目标变化影像对提取影像特征，创建高维索引，形成目标变化特征矢量/索引；在特征库/索引库中，查询与目标变化特征矢量相似的变化特征矢量；根据相似变化特征矢量的排序，结合遥感影像库和元数据库信息，输出对应的相似变化检测影像对。该方法作为一种新的变化检测信息发现方式，降低了传统变化检测方法对影像预处理的严格要求，并在一定程度上克服了同物异谱、季节变化等因素对变化检测信息发现所造成的干扰问题，具有较好普适性和自动化性，满足了不同应用领域的用户快速、有效地发现不同变化目标信息的需求。
变化检测目标变化影像变化特征特征矢量信息发现信息检索遥感图像矢量索引影像预处理季节变化目标信息遥感影像应用需求影像特征元数据库查询普适性索引库特征库有效地高维排序自动化输出创建发现

[发明专利]一种退耕还湿的变化检测方法以及检测系统-CN202310513806.X在审
发明人：凌成星;刘华;赵峰;陈永富 -专利权人：中国林业科学研究院资源信息研究所
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种退耕还湿的变化检测方法以及检测系统，本发明的退耕还湿的方法包括：选取时间点不同地理界线相同的两期不同的遥感影像作为影像样本数据；对所述影像样本数据进行影像切割，按照8：1：1的比例将所有切割样本分成训练集、验证集和测试集以进行样本重组，进行整体的模型训练；采用训练后的最佳模型对实际遥感影像进行变化检测，对变化检测结果进行精度验证。本发明的变化检测方法基于STA‑Net改进算法的退耕还湿变化检测方法，自动利用高分遥感影像分析耕地变化为湿地的地表变化面积，为后续的退耕还湿工作提供了技术支撑。
一种退耕变化检测方法以及系统

[发明专利]聚类引导深度神经网络分类的多源图像变化检测方法-CN201610045439.5有效
发明人：马文萍;李志舟;焦李成;马晶晶;张普照;赵暐 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-01-22 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种聚类引导深度神经网络分类的多源图像变化检测方法，避免了传统的变化检测中的前期产生差异图的步骤，克服了多源图像变化检测需要产生差异图的弊端。对聚类分割后的光学图像做标记；对光学图像和TM图像进行采样；从TM图像中选取训练样本；训练栈式稀疏自动编码器SAE；利用标签对网络参数进行微调；把TM图像输入到网络输出分类后的图像；对两幅分类后的图作对数比；得到变化检测结果本发明摒弃了差异图的构造环节，适用于多源遥感图像变化检测，具有受噪声影响小、变化检测结果分类精度高等优点。
引导深度神经网络分类图像变化检测方法

[发明专利]基于轮廓波集成DBN的极化SAR图像变化检测方法-CN201711102171.5有效
发明人：焦李成;屈嵘;李玉景;陈璞花;杨淑媛;侯彪;马文萍;刘芳;唐旭;古晶;张丹;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：一种基于轮廓波集成DBN的极化SAR图像变化检测方法，主要解决现有方法中极化SAR图像变化检测精度不高的问题。中每个元素的对角线元素；(5)对特征矩阵E₁和E₂进行非下采样轮廓波变换；(6)对特征矩阵进行尺度级联融合；(7)构造样本集；(8)构造轮廓波集成深度置信网络DBN变化检测模型；(9)训练轮廓波集成深度置信网络DBN变化检测模型；(10)输出变化检测结果。本发明具有对极化SAR图像变化检测结果轮廓清晰且精度高的优点。
基于轮廓集成 dbn 极化 sar 图像变化检测方法

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