基于多模态深度学习的三维变化检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110867230.8
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/38;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/33
申请日期：
2021-07-29
申请人：
重庆交通大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于多模态深度学习的三维变化检测方法
申请号	CN202110867230.8	申请日期	2021-07-29
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-10-29	公开/公告号	CN113569760A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;8;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;T;7;/;3;3查看分类表>
申请人	重庆交通大学	申请人地址	重庆市南岸区学府大道66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆交通大学	当前权利人	重庆交通大学
发明人	潘建平;李鑫;崔伟;孙博文;蔡卓言;付占宝;程卫华;黄桂萍
代理机构	北京海虹嘉诚知识产权代理有限公司	代理人	胡博文

摘要

本发明公开了一种基于多模态深度学习的三维变化检测方法，包括：采集遥感影像数据源；对遥感影像数据源进行预处理以及数据提取，得到高分遥感影像数据与DSM数据；将高分遥感影像数据与DSM数据作为后时相遥感数据，基于后时相遥感数据进行数据模拟得到前时相遥感数据；确定深度学习的标签图，对双时相遥感数据图像以及标签图进行裁剪得到图像集合；将图像集合划分为训练集、验证集以及测试集；构建变化检测网络模型；将训练集以及验证集输入到变化检测网络模型进行迭代训练得到训练后的变化检测网络模型；将测试集输入到训练后的变化检测网络模型，输出变化检测结果。本发明能够充分挖掘遥感数据垂直向特征，模型泛化能力强，检测精度高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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