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[发明专利]基于深度曲波差分DSN的极化SAR图像变化检测方法-CN201711102130.6有效
发明人：焦李成;屈嵘;张佳琪;唐旭;杨淑媛;侯彪;马文萍;刘芳;尚荣华;陈璞花;张丹;古晶 -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： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度曲波差分DSN的极化SAR图像变化检测方法，主要解决现有方法中极化SAR图像变化检测没有考虑极化SAR图像特有的多尺度特征，而且检测精度不高的问题。本发明的具体步骤如下：(1)输入极化SAR图像；(2)获得极化散射矩阵；(3)计算极化协方差矩阵；(4)获得滤波后的极化协方差矩阵；(5)计算归一化后的极化协方差矩阵；(6)构造数据集；(7)构造多尺度差分变化检测模型；(8)训练多尺度差分变化检测模型；(9)获得变化检测结果。本发明具有对极化SAR图像的多尺度特征提取好和检测精度高的优点。
基于深度曲波差分 dsn 极化 sar 图像变化检测方法

[发明专利]一种高灵敏度电容变化检测方法-CN202211123690.0在审
发明人：蔡予明;陶钧玥;贾俊昌;李浪标;刑万荣;王风华 -专利权人：苏州四方杰芯电子科技有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G01R27/26 文献下载
摘要：本发明公开一种高灵敏度电容变化检测方法，振荡电路产生频率随外部所需检测电容变化而变化的振荡信号，通过对该信号进行连续三个固定时间窗口计数，并比较三个固定时间窗口的计数值差别，反映出其振荡频率的变化，进而判断外部所需检测电容的变化大小，本发明的高灵敏度电容变化检测方法能够有效提高电容变化检测的灵敏度，且不会受到外部环境如温度、湿度等变化带来的影响，用于解决现有电容变化检测方法灵敏度不够和易受到外部干扰而产生误判的问题。
一种灵敏度电容变化检测方法

[发明专利]面向遥感变化检测的两级图斑推送确定方法及工具-CN202310573516.4在审
发明人：杨懿;李海涛;顾海燕;孙立坚;丁少鹏;刘世琦;骆成凤;沈恒通;王益之 -专利权人：中国测绘科学研究院
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了面向遥感变化检测的两级图斑推送确定方法及工具，变化图斑推送技术领域。该方法的具体实施方式包括：获取遥感高分影像数据，对上述遥感高分影像数据进行检测，确定初始一级变化检测图斑；对上述初始一级变化检测图斑进行预处理，确定初始一级变化图斑推送框；基于预设检测算法获取上述初始一级变化图斑推送框内的影像，进行初始二级变化图斑提取；基于预设规则对上述初始二级变化图斑进行处理，确定二级变化图斑，并最终合并上述初始一级变化检测图斑和上述二级变化图斑，进行推送。该实施方式可以减少人工作业范围与工作量，降低与实际需求的差距，从而提升变化检测的作业效率。
面向遥感变化检测两级推送确定方法工具

[发明专利]输入方法和输入装置-CN201110103977.2无效
发明人：松原孝志;B·赛蒂亚万 -专利权人：日立民用电子株式会社
申请日： 2011-04-20 - 公布日： 2012-02-01 - 主分类号： G06F3/041 文献下载
摘要：本发明的输入装置包括：对从输入装置到用户的手的距离进行检测的距离检测单元；基于上述距离检测单元的检测结果，检测距离的变化的距离变化检测单元；和基于上述距离变化检测单元的检测结果，对外部的装置发出指示的指示输出单元，上述距离变化检测单元以规定的第一距离作为距离的变化的开始，检测距离变化为第二距离的情况，上述指示输出单元将上述距离变化检测单元的检测结果作为上述用户的操作，对外部的装置发出指示。
输入方法装置

[发明专利]远程I/O系统-CN201980019596.0在审
发明人：本岛大地;冈部基彦 -专利权人：株式会社东芝;东芝基础设施系统株式会社
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F13/14 文献下载
摘要：第二控制IC(1b)具备变化检测电路(1c)，该变化检测电路(1c)具有对从信息网络(NT)读入的数据进行存储的数据锁存用缓冲器(1d)、和对上次从信息网络(NT)读入的数据进行存储的变化检测存储器(1e)，并且该变化检测电路将数据锁存用缓冲器(1d)中存储的数据与变化检测存储器(1e)中存储的数据进行比较来检测数据的变化，所述第二控制IC将扫描存储区域中的、由变化检测电路(1c)检测到数据的变化的扫描存储区域中存储的数据通过循环扫描传输向
远程系统

[发明专利]内燃机控制装置-CN200880130566.9有效
发明人：宫下茂树 -专利权人：丰田自动车株式会社
申请日： 2008-11-19 - 公布日： 2011-07-20 - 主分类号： F02D41/04 文献下载
摘要：本发明的目的在于，在具备了具有废气旁通阀的涡轮增压器的内燃机中，高精度地进行利用废气传感器检测空燃比的变化的控制。本发明的内燃机控制装置具备：涡轮增压器；废气旁通门，用于绕过涡轮而使废气通过；废气旁通阀，用于开闭废气旁通门；废气传感器，设置于涡轮及废气旁通阀的下游侧的排气通路；和空燃比变化检测控制单元，执行空燃比变化检测控制，该空燃比变化检测控制是使涡轮及废气旁通阀上游侧的空燃比变化，利用废气传感器来检测空燃比的变化的控制，空燃比变化检测控制单元，在废气旁通阀的开度小于规定值的状态时，执行空燃比变化检测控制。
内燃机控制装置

[发明专利]一种基于多尺度级联残差卷积神经网络的海岸线变化检测方法-CN202111478910.7在审
发明人：罗欣;赖广龄;刘易楠;常乐;许文波;贾海涛 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2021-12-04 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度级联残差卷积神经网络的海岸线变化检测方法。目前对于海岸线的变化检测的传统方法具有效率低下且费时费力的缺点，所以该发明是基于深度学习的一种海岸线变化检测方法。本文为了更好的获取到海岸线的变化检测结果，添加了残差处理模块，并将残差处理模块处理后的结果深度连接到分割卷积神经网络模块中，实现特征融合，提取到更多的特征信息，来达到更好变化检测的效果。
一种基于尺度级联卷积神经网络海岸线变化检测方法

[发明专利]遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质-CN202111067831.7在审
发明人：刘洋;陈亨;周广华 -专利权人：广州市城市规划勘测设计研究院
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取训练数据的前后两时相影像；编码操作：采用孪生卷积神经网络对前后两时相影像处理，得到初始变化信息；训练操作：采用长短时记忆网络对初始变化信息训练，得到精细变化信息；解码操作：采用反卷积将精细变化信息还原，得到初始变化检测结果；根据组合损失函数对初始变化检测结果损失评价，采用Adam优化算法对孪生卷积神经网络和长短时记忆网络进行参数更新，并再次执行所述编码操作、所述训练操作、所述解码操作和所述评价操作；当判定损失值未下降时，将所述初始变化检测结果更新为最终变化检测结果。本发明能够改善训练正负样本不均衡的问题，提高检测精度。
遥感影像建筑物变化检测方法装置设备存储介质

[发明专利]遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质-CN202211100910.8在审
发明人：刘洋;陈亨;周广华;田泽海;梁智勇;王代雄 -专利权人：广州市城市规划勘测设计研究院
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取训练数据的前后两时相影像；编码操作：采用孪生卷积神经网络对前后两时相影像处理，得到初始变化信息；训练操作：采用长短时记忆网络对初始变化信息训练，得到精细变化信息；解码操作：采用反卷积将精细变化信息还原，得到初始变化检测结果；根据组合损失函数对初始变化检测结果损失评价，采用Adam优化算法对孪生卷积神经网络和长短时记忆网络进行参数更新，并再次执行所述编码操作、所述训练操作、所述解码操作和所述评价操作；当判定损失值未下降时，将所述初始变化检测结果更新为最终变化检测结果。本发明能够改善训练正负样本不均衡的问题，提高检测精度。
遥感影像建筑物变化检测方法装置设备存储介质

[发明专利]交流电网相位变化检测和补偿系统和方法-CN201110363333.7有效
发明人：公茂忠;谭卓辉;邬雪琴;朱慧斌;大卫.史密斯 -专利权人：通用电气公司
申请日： 2011-11-16 - 公布日： 2013-05-22 - 主分类号： G01R25/00 文献下载
摘要：本发明揭示交流电网相位变化检测系统，该相位变化检测系统包括坐标变换装置和相位变化检测装置。该坐标变换装置接收一相或者多相的电网电压反馈信号，产生静止坐标系下的第一电压分量信号和第二电压分量信号。该相位变化检测装置接收该第一电压分量信号和该第二电压分量信号，并至少基于该第一电压分量信号和该第二电压分量信号计算出代表存在于该一相或者多相的电压反馈信号中的相位变化的相位偏差信号。本发明还揭示交流电网瞬时相位角产生系统，能量转换系统，光伏能量转换系统，相位变化检测方法，以及相位变化补偿方法。
交流电网相位变化检测补偿系统方法

[发明专利]基于区域信息和CNN的极化SAR图像变化检测方法-CN201810028892.4有效
发明人：王英华;王飞;王剑;刘宏伟;何敬鲁 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-01-12 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域信息和CNN的极化SAR图像变化检测方法，主要解决现有变化检测技术虚警率较高，检测区域不准确的问题。其方案是：1)对二时相PolSAR图像进行超像素分割和合并；2)计算结合空间信息的Wishart似然比差异图；3)利用差异图通过FCM算法进行预分类；4)根据预分类结果提取训练和待分类数据；5)构建变化检测网络CNN；6)利用训练数据训练CNN；7)将待分类数据输入到训练好的网络中，得到变化检测结果，将该结果与预分类结果中的变化类和未变化类一起组成变化检测最终结果。本发明避免了统计建模和超像素分割的不准确性带来的误差，可用于车辆目标的移动检测以及洪涝灾害的检测。
基于区域信息 cnn 极化 sar 图像变化检测方法

[发明专利]基于定点数量化的遥感图像变化检测方法-CN202310202156.7在审
发明人：谢卫莹;陈晓钰;谷怡洁;马纪涛;李云松;方乐缘 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提出了一种定点数量化的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术缺乏对边界信息考虑，损失函数缺乏对变化图像对的重视，以及计算缓慢的问题。其实现方案为：获取遥感图像对其进行均值减法和归一化预处理，并划分训练集和测试集；基于现有卷积层，设计包含量化位宽和批量标准化层的参数构成定点量化卷积层；使用定点量化卷积层构建遥感变化检测模型；对定点量化变化检测模型进行训练；利用训练好的定点量化变化检测网络，得到图像分类结果。本发明通过构建新的遥感变化检测模型，有效地提高了图像变化检测结果的准确性，同时通过设计定点量化卷积层，减少了网络中运算所需的时间，可应用于植被覆盖分析、城市规划、土地资源管理及灾害评估。
基于定点数量化遥感图像变化检测方法

[发明专利]结合多阈值分割与模糊聚类的SAR图像变化检测方法-CN201210596406.1有效
发明人：刘逸;慕彩红;刘敬;那彦;史林;吕雁;王燕 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-12-14 - 公布日： 2013-04-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合多阈值分割与模糊聚类的SAR图像变化检测方法，主要针对已有模糊聚类算法的不足，把多阈值分割与模糊聚类结合起来，用于SAR图像变化检测。计算得到归一化后的对数比差异图像；(3)采用基于标准粒子群优化的大津法对归一化后的对数比差异图像进行多阈值分割；(4)初始化隶属度矩阵U0和U1；(5)采用FLICM算法对多阈值分割后属于不能确定是否发生了变化的像素进行模糊聚类；(6)去模糊；(7)输出变化检测结果。本发明把多阀值分割和模糊聚类结合起来用于SAR图像变化检测，降低了变化检测时间，并提高了变化检测的精度。
结合阈值分割模糊 sar 图像变化检测方法

[发明专利]基于深度神经网络的超像素级SAR图像变化检测方法-CN201710022646.3有效
发明人：公茂果;武越;雷超;张普照;李豪;刘嘉;王善峰;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-01-12 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度神经网络的超像素级SAR图像变化检测方法，步骤包括：1)用超像素分割两幅原始图像；2)精细化分割，使得分割后两幅图像得到相同的超像素分割轮廓；3)计算两幅原始图像的差异图，用传统变化检测方法得到初始变化检测结果图；4)分割初始变化检测结果图，得到每个超像素块的标签；5)建立堆栈去噪自编码深度神经网络模型；6)将两幅原始图像对应位置的超像素块叠加为列向量，作为训练样本输入到深度神经网络中训练；7)调整深度神经网络参数；8)将两幅原始图像对应位置的超像素块叠加为列向量，输入到训练好的神经网络中得到变化结果。本发明解决了现有像素级变化检测计算量大，目标级变化检测准确度低的问题。
基于深度神经网络像素 sar 图像变化检测方法

[发明专利]一种知识驱动的高空间分辨率遥感影像自动变化检测方法-CN201710527128.7有效
发明人：钟燕飞;吕鹏远;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明针对高空间分辨率影像变化检测的应用需求，公开了一种基于多元特征提取与知识驱动的高空间分辨率遥感影像自动变化检测方法。主要包括：S1知识驱动的地表覆盖区域分离；S2提取多元遥感影像特征；S3基于多元特征与地物分布知识的变化检测；S4基于形态学和连通域分析的变化检测后处理及矢量化。本方法能够在有效减少传统变化检测方法由于影像空间分辨率过高导致的虚警率，并保持较高的感兴趣变化地物检测精度。该方法无需人工干预，计算速度快，可满足海量卫星影像自动化生产的需求。
一种知识驱动空间分辨率遥感影像自动变化检测方法