摘要
本发明实施例提供了一种遥感图像变化的检测方法、装置、计算机设备及介质,其中,该方法包括以下步骤:利用遥感卫星获取相同位置不同时间的遥感影像,并对遥感影像进行校正配准;利用深度卷积神经网络分别提取第一多层次特征图和第二多层次特征图将第一多层次特征图和第二多层次特征图输入至时空特征融合模块,提取校正后遥感影像的不同尺度特征图;通过深度特征引导模块将不同尺度特征图转换为深度特征引导映射,并将深度特征引导映射嵌入至引导聚合模块中。由于该方案通过基于时空特征融合和引导聚合网络的遥感图像变化检测技术,提高了遥感图像变化检测的精度、可靠性和灵敏度。
技术关键词
多层次特征
残差网络
影像
深度卷积神经网络
校正
关键点
自动匹配方法
层级
ORB特征
细粒度特征
遥感图像变化检测
模块
计算机设备
数字高程模型
地面控制点
可读存储介质
多尺度
系统为您推荐了相关专利信息
图片生成方法
文本编码器
文本生成模型
身份
图像嵌入
回归预测模型
支持向量机模型
随机森林模型
监测方法
地表反射率
虹膜识别
光学图像传感器
子模块
身份验证模块
非对称加密技术
设施
编码器
识别方法
遥感影像数据
卷积神经网络模型