[发明专利]一种基于图神经网络的变化检测方法有效

专利信息
申请号: 202110336097.3 申请日: 2021-03-29
公开(公告)号: CN113160146B 公开(公告)日: 2022-05-17
发明(设计)人: 张新征;苏杭;周喜川 申请(专利权)人: 重庆大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/90;G06V10/74;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 重庆博凯知识产权代理有限公司 50212 代理人: 胡逸然
地址: 400044 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明公开了一种基于图神经网络的变化检测方法,包括:获取二时相SAR图像I1和I2;基于I1和I2生成三通道图像整合了对数比图像、组合差分图像及基于多尺度超像素重建的差分图像;从三通道图像中提取超像素,计算超像素件的相似度,构建图G(V,E),V表示图的节点,E表示图的边;利用变分图自动编码器网络提取图G(V,E)的非局部空间特征表示;利用k‑means聚类算法基于非局部空间特征表示对每一个超像素进行分类。与现有技术相比,本发明通过非局部特征学习建立更加有效的特征表示,使得检测不仅限于局部空间信息,提高了检测精度以及检测方法的鲁棒性。
搜索关键词: 一种 基于 神经网络 变化 检测 方法
【主权项】:
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