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[发明专利]一种光学遥感影像全要素变化检测方法-CN201911157112.7有效
发明人：周楠;王嘉炜;胡晓东;骆剑承;魏春山;李俊刚;刘畅;刘巍 -专利权人：苏州中科天启遥感科技有限公司;中国科学院遥感与数字地球研究所
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明揭示了一种光学遥感影像全要素变化检测方法，包括获取同一区域时相不同的两幅多波段遥感影像，并对两幅多波段遥感影像进行融合处理，获得多波段变化检测特征影像，并提取多波段变化检测特征影像内全要素的变化区域，对变化区域对应的地物类型进行识别，最终实现全要素变化检测。本发明能够应用多光谱光学遥感影像进行全要素遥感影像变化检测，并能够预测遥感影像变化趋势。
一种光学遥感影像要素变化检测方法

[发明专利]遥感影像语义变化检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210715284.7在审
发明人：岳安志;陈静波;陈建胜;贺东旭;邓毓鹏 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感影像语义变化检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法涉及遥感图像处理领域，包括：获取遥感影像；遥感影像包括前时相遥感影像和后时相遥感影像；对前时相遥感影像和后时相遥感影像进行影像裁剪，得到裁剪之后的至少一个前时相影像块和至少一个后时相影像块；将各前时相影像块和各后时相影像块输入至影像语义变化检测模型，得到影像语义变化检测模型输出的检测结果图；基于各前时相影像块分类图、各后时相影像块分类图和各前后时相影像块二值变化检测图，确定遥感影像对应的语义变化检测图，实现了遥感影像的语义变化的检测，提升了语义变化检测的精度。
遥感影像语义变化检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种耕地变化检测方法和装置-CN202210443524.2在审
发明人：王宇翔;臧广义;张攀 -专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种耕地变化检测方法和装置，涉及耕地检测的技术领域，包括：获取样本遥感影像数据，其中，遥感影像数据包括：相同区域不同时间的耕地遥感影像数据；对样本遥感影像数据进行预处理，得到目标遥感影像数据；构建初始耕地变化检测模型，并利用目标遥感影像数据对初始耕地变化检测模型进行训练，得到目标耕地变化检测模型，其中，初始耕地变化检测模型为基于U‑net模型构建的多层分割融合卷积网络结合残差网络和注意力机制构建的模型；在获取到待检测遥感影像数据之后，将待检测遥感影像数据输入目标耕地变化检测模型，得到耕地变化结果图像，解决了现有的耕地变化检测的检测精度和速度较差的技术问题。
一种耕地变化检测方法装置

[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]遥感影像变化检测及模型训练的方法及设备-CN202211098516.5有效
发明人：陈伟涛;孙佰贵;李昊 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供一种遥感影像变化检测及模型训练的方法及设备。本申请的方法，通过将两期遥感影像的标签信息映射到对应颜色生成对应的着色图，作为模型的输入数据，将着色图和两期遥感影像一起输入训练好的变化检测模型，通过变化检测模型可以分别根据遥感影像获取两期遥感影像的第一比较特征，根据着色图获取两期遥感影像的第二比较特征，再将基于不同模态数据获取的比较特征进行融合，得到融合编码比较特征，基于融合编码比较特征解码得到变化检测结果，从而利用遥感影像和已有的标签信息进行变化检测得到精准的变化检测结果，能够提高变化检测结果的准确度。
遥感影像变化检测模型训练方法设备

[发明专利]一种遥感影像变化检测方法及装置-CN201911046640.5有效
发明人：张德政;何哲宇;尹新宇;李鹏 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种遥感影像变化检测方法及装置，能够减少遥感变化检测中的不确定性，提高遥感影像变化检测的精度。所述方法包括：获取用于检测遥感影像是否变化的多源信息；对每种源信息进行栅格化处理，得到栅格数据；对每个栅格数据，取每个栅格的中心点为信息点，生成点数据，以信息点坐标为主键将点数据存入数据库；对数据库中的信息进行邻域分析，得到空间邻域特征并将其存入数据库；从数据库中获取数据生成训练集，训练遥感影像变化检测模型，其中，训练好的遥感影像变化检测模型用于检测某地是否发生变化。本发明涉及遥感影像变化检测领域。
一种遥感影像变化检测方法装置

[发明专利]一种遥感影像变化检测方法-CN202210199067.7在审
发明人：刘冰;王瑞瑞;余岸竹;邱春平;陈宇航;赵锦江;罗罡;闫博通;蒙柳翕;李尧;曾泽毅 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于遥感影像变化检测技术领域，具体涉及一种遥感影像变化检测方法。该方法首先获取2个不同时相的遥感影像，然后输入至遥感影像变化检测模型中，得到与原始遥感影像相对应的变化检测结果；其中，遥感影像变化检测模型包括特征提取模块和嵌套U‑Net网络，特征提取模块中2个深度层次化Transformer网络的输入分别为遥感影像变化检测模型的2个输入，嵌套U‑Net网络中节点X0,4的输出为遥感影像变化检测模型的输出，且2个深度层次化Transformer该模型充分利用了不同尺度的特征，在嵌套U‑Net结构中，不同尺度的特征之间有信息交流，能够更加充分地利用不同尺度的特征来提升变化检测的精度。
一种遥感影像变化检测方法

[发明专利]融合区域语义与像素特征的遥感影像变化检测方法及系统-CN202211237501.2有效
发明人：许怡;施睿;王高旭;张丽丽;吴巍;张轩;李岱远;雷四华 -专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提出了一种融合区域语义与像素特征的遥感影像变化检测方法及系统，属于遥感影像变化检测的技术领域。首先，构建基于孪生网络架构的多尺度特征融合变化检测网络模型，利用端到端深度学习完成双时相遥感影像的直接变化检测；其次，利用语义分割模型赋予检测对象的区域语义，借助对象语义的区域连续属性，结合集合运算对直接变化检测结果的边缘进行逐像素分类优化，减少变化检测结果中的粘连等误检，提升双时相遥感影像变化检测精度。本发明通过将区域语义和像素特征结合，既能基于深度学习直接完成变化检测区域的识别，又解决了直接变化检测中的多类误检问题，高精度地实现了双时相影像的端到端变化检测。
融合区域语义像素特征遥感影像变化检测方法系统

[发明专利]一种遥感影像变化检测方法-CN202010147402.X有效
发明人：聂倩;赵艳福;陈立波;廖佳;张伟;七珂珂 -专利权人：宁波市测绘和遥感技术研究院
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感影像变化检测方法，输入同一区域、不同时相的两幅多光谱遥感影像；并对两幅遥感影像进行影像配准，之后对影像配准后的遥感影像进行相对辐射归一化校正，接着使用迭代加权多元变化检测算法确定出辐射归一化校正的后时相遥感影像相对于前时相遥感影像的变化像元，并将所有变化像元组成变化差异图；并利用均值漂移算法对变化差异图进行处理，得到变化检测图像；最后，采用形态学腐蚀和膨胀算法对变化检测图像进行处理，得到最终的变化检测图像。该方法克服了不同时相多光谱影像背景信息复杂、噪声干扰严重的问题，最大限度地降低阈值选取难度且有效减少了变化检测中的椒盐效应，使得检测结果更加可靠，也更具稳健性。
一种遥感影像变化检测方法

[发明专利]基于伪双时相生成技术的半监督遥感影像变化检测方法-CN202310335572.4在审
发明人：陈浩;孙承哲;李军;彭双;伍江江;杜春;李沛秦;陈荦;贾庆仁;马梦宇;杨飞;熊伟;钟志农;景宁 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于伪双时相生成技术的半监督遥感影像变化检测方法。所述方法包括：通过伪双时相数据生成技术对少量的单时相遥感影像数据及其建筑物提取标签进行处理，生成大量的伪双时相遥感影像和伪变化检测标签为变化检测网络的训练提供标签数据支撑；使用半监督方法，通过强增强处理中的颜色增强来增加或减少双时相遥感影像对特征之间的颜色差距，通过强增强处理中的形状增强使地物产生变形，通过迫使变化检测网络模型对强增强前后的无标签遥感影像做出一致性的变化检测结果，有效地利用少量有标签的单时相遥感影像对和大量无标签遥感影像对提高遥感影像的变化检测精度，克服了标签数据不足的问题，释放了遥感大数据的潜力。
基于伪双时相生技术监督遥感影像变化检测方法

[发明专利]基于不变对象的遥感影像变化检测方法-CN202210876418.3有效
发明人：刘杰;刘仕琪;王凡;李洁;邹圣兵 -专利权人：北京数慧时空信息技术有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于不变对象的遥感影像变化检测方法，该方法包括：选取待检测区域的基准影像和检测影像；将基准影像和检测影像进行比对，并利用不变提取方法进行提取得到不变对象，不变对象包含多维度信息和不变信息；对基准影像和检测影像进行初步变化检测，得到变化集；根据不变对象的多维度信息构建变化集与不变对象的融合关系，并进行融合得到融合区域，利用不变信息检测和标注融合区域中的伪变化，去除伪变化，得到变化检测结果。本发明基于不变对象的遥感影像变化检测方法在初步变化检测的基础上，能够进一步标注并去除遥感影像在变化过程中的伪变化，提高变化检测的精度和准确度。
基于不变对象遥感影像变化检测方法

[发明专利]一种遥感影像语义变化检测方法-CN202110773315.X有效
发明人：郭海涛;卢俊;林雨准;袁洲;张衡;龚志辉;邢帅;高慧;余东行;牛艺婷;王家琪;饶子昱 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明属于遥感影像技术领域，具体涉及一种遥感影像语义变化检测方法。该方法首先将前、后期遥感影像输入至语义变化检测模型中，得到前、后期遥感影像的地物分类结果；所述语义变化检测模型利用已进行地物分类的遥感影像进行训练得到，且所述语义变化检测模型包括两个编码器、两个OCR模块、相似度度量模块和两个解码器；然后将前、后期遥感影像的地物分类结果进行对比，以确定前、后期遥感影像的语义变化。本发明能够实现对地物进行准确分类，有效地减少地物分类结果中漏检、误检的现象，且对建筑物的检测结果更为完整、平滑，边界也更为完整，提高了变化区域影像地物分类精度，进而使得语义变化检测精度更高，为更好地为地理信息更新提供依据
一种遥感影像语义变化检测方法

[发明专利]半监督遥感影像变化检测方法、装置和计算机设备-CN202210550967.1在审
发明人：陈浩;孙承哲;彭双;伍江江;杜春;熊伟;李军;杨岸然;景宁;陈荦 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本申请涉及一种半监督遥感影像变化检测方法、装置和计算机设备。所述方法包括：输入有标签遥感影像对、真实标签和无标签遥感影像对；根据有标签遥感影像对和真实标签计算得到监督损失；根据无标签遥感影像对计算得到无监督损失；根据监督损失和无监督损失加权计算得到总损失，将总损失最小作为目标函数，利用优化器训练变化检测模型得到半监督遥感影像变化检测模型。采用本方法能够有效地利用少量有标签遥感影像对和大量无标签遥感影像对提高遥感影像的变化检测精度，克服了标签数据不足的问题，释放了遥感大数据的潜力。
监督遥感影像变化检测方法装置计算机设备

[发明专利]一种遥感影像变化检测方法、装置、设备及可读存储介质-CN202110175467.X在审
发明人：朱济帅;安源;刘康;邓美环;杜红春 -专利权人：海南长光卫星信息技术有限公司
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种遥感影像变化检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：获取待检测区域的至少两个时序影像，对各时序影像进行预处理；将预处理后的时序影像输入到预先建立的遥感影像检测模型中，得到遥感影像变化检测结果；建立遥感影像检测模型的过程包括：获取地物变化前、后的样本时序影像，对各样本时序影像进行预处理；利用预处理后的样本时序影像对构建的以全卷积网络为框架且内部包含有RNN的检测模型进行训练，得到遥感影像检测模型本申请公开的上述技术方案，利用RNN来对时序影像进行时序特征提取，以保证遥感影像变化检测的准确性，通过全卷积网络实现对时序影像中各像素的直接处理，以提高遥感影像变化检测效率。
一种遥感影像变化检测方法装置设备可读存储介质

[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

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