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一种基于卷积神经网络的遥感影像建筑物变化检测方法

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本发明提供一种基于卷积神经网络的遥感影像建筑物变化检测方法，包括如下步骤：步骤1，根据已有的影像及地表覆盖矢量文件构建样本库，该样本库包括建筑物分类数据集，建筑物变化检测模拟数据集；步骤2，利用步骤1构建的样本库中的建筑物分类数据集对建筑物提取网络(Mask R‑CNN或多尺度全卷积网络)进行训练，学习高分辨率遥感影像中的建筑物特征，然后使用训练好的网络提取变化区域的多时相建筑物二值分类图；步骤3，利用步骤1构建的样本库中的模拟数据集训练变化检测网络Mask CD‑net，然后直接使用Mask CD‑net预测建筑物变化检测数据集，得到变化检测结果。若包含真实变化数据集，则用来进一步训练并精化Mask CD‑net，得到更好的变化检测效果。

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公开/公告号CN110136170B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-02

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN201910394443.6
发明设计人季顺平;沈彦雲;
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申请日2019-05-13
分类号G06T7/246(20170101);G06K9/62(20060101);G06K9/00(20060101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人王琪
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
入库时间 2022-08-23 11:37:28

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