摘要
本发明公开了一种基于双分支融合网络的建筑物变化检测方法及系统,方法如下:S1、获取目标区域建筑物的双时相SAR图像,对双时相SAR图像进行预处理,标注双时相SAR图像前后相邻时相间发生变化的区域,得到数据集;S2、联合差异生成算子和聚类算法对步骤S1的数据集进行分类,获得训练样本集和测试样本集;S3、基于局部增强模块和自注意力模块构建双分支融合网络,并利用步骤S2的训练样本集训练双分支融合网络;S4、利用训练后的双分支融合网络对步骤S2的测试样本集进行检测,获得目标区域的建筑物变化检测结果。本发明能够提高建筑物边缘检测精度,实现建筑物变化情况的准确检测。
技术关键词
建筑物变化检测
联合损失函数
分支
深度神经网络
模块
FCM聚类算法
训练样本集
交叉注意力机制
生成训练样本
局部特征提取
更新网络参数
像素
梯度下降算法
图像配准
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