摘要
本发明公开一种基于动态双线性融合网络的SAR图像变化检测方法及系统,方法包括:采集不同时期同一区域的双时态SAR图像,构成双时相数据集,选取部分图像块及其标签作为训练样本,用于模型的训练和优化;构建SAR图像变化检测模型;将训练样本中的双时输入送入到动态双线性融合网络中进行训练,更新模型参数;将双时SAR图像输入到训练好的模型中,得到变化检测预测结果;将动态移位卷积与自注意力并行结合,自注意力机制用于捕获全局信息,而动态移位卷积则动态聚集多个卷积核并联合移位卷积,提取更加细节和丰富的特征表示,增强模型的表示能力;双线性汇合模块对来自图像间和图像内的并行特征进行交互融合,捕获图像中像素之间的空间相关性。
技术关键词
图像变化检测方法
双线性
SAR图像变化检测
动态
注意力
网络
更新模型参数
线性组合特征
计算机可执行程序
变化检测系统
数据获取模块
变化检测模型
卷积模块
融合特征
全局平均池化
并行特征
图像块
系统为您推荐了相关专利信息
主机负载预测方法
滑动窗口方法
机器可读程序
序列
资源监控系统
数字孪生模型
分段
工业机器人辅助
模块化设计方法
激光定位系统
医学图像信息
对齐方法
交叉注意力机制
节点
图像编码器