摘要
本发明公开了一种基于视觉状态空间模型的多任务遥感语义变化检测方法,主要解决现有技术在语义分割和变化检测子任务上缺乏一致性和全局特征信息利用不充分的问题。其实现方案包括:将视觉状态空间模型引入到特征提取编码器中,获取图像全局上下文信息建模的多层次语义特征,并对其进行增强;通过语义分割解码器和变化检测解码器,从增强后的多层次特征中分别获得图像的语义分割结果和二值变化结果;结合语义分割结果和二值变化结果,生成更具判别力的语义变化结果,实现对遥感图像的多类语义变化检测。本发明能在高效提取图像变化区域的同时对变化区域中具体类别信息进行精确分类,可用于土地资源利用管理、监测指定区域土地类型的变化。
技术关键词
状态空间模型
语义信息提取
上采样
语义变化检测方法
解码器
视觉
编码器
阶段
高分辨率遥感图像
特征提取模块
序列
多层次语义特征
多任务
尺寸
分块
变化检测装置
图像块
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病害检测方法
叶类蔬菜
原型
注意力机制
多尺度特征提取
水下机器人视觉
解码器
解压缩方法
解码模块
图像解码端
语音识别方法
高维特征向量
注意力机制
映射算法
编码器
射频干扰检测方法
解码器结构
数据
制作标签
模块