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公开(公告)号：CN117611790A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311319327.0
申请日：2023-10-12
申请人： 中科星图空间技术有限公司
摘要： 一种遥感影像变化检测方法及装置，属于计算机视觉技术领域，其特征在于，所述方法包括：定义同一场景不同时间的同尺寸的输入影像为第一时相影像和第二时相影像；进行特征编码；进行特征增强操作，得到优化特征；对优化前后的特征进行特征融合操作；进行多尺度特征融合和解码操作，得到与输入影像同尺寸的单通道预测结果；根据预测结果与真实值之间的差异，计算损失值。通过在网络中采用批归一化使得网络输入的分布更加稳定，解决了梯度消失的问题；采用非饱和激活函数RuLE有效减轻了梯度爆炸的问题；通过对两期影像的特征融合和残差网络特征与增强特征的融合两种方式实现了多种特征融合机制，有效提升网络特征表达能力，降低误检率。
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公开(公告)号：CN115797774A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211597382.1
申请日：2022-12-12
申请人： 中科星图空间技术有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 一种基于DANet改进算法的遥感影像变化检测方法及装置，基于DANet改进算法的遥感影像变化检测方法能够有效减少变化检测结果噪点影响，检测方法是端到端的，变化检测结果只与提取的深层特征有关，因此没有误差积累问题；不仅考虑了变化区域的深层特征因素，还通过通道注意力机制和位置注意力机制对输入图像的不同位置和通道之间的联系进行特征提取，能有效提升网络检测精度，提升网络鲁棒性；通过将语义分割方向的网络结构运用于遥感影像变化检测领域，引入残差学习机制能够加快网络收敛、加深网络层数、加快特征提取速度，并且解决梯度消失和梯度爆炸问题，在保证算法精度的同时，较其他深度学习方法效率更高。
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公开(公告)号：CN115457394A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211137797.0
申请日：2022-09-19
申请人： 中科星图空间技术有限公司
摘要： 基于道路拓扑自适应搜索的路网中心线生成方法及装置，属于遥感影像处理领域，通过获取道路遥感影像的分割二值图；对分割二值图进行形态学处理，提取道路骨架线；将道路骨架通过图论中的图结构表示路网中心线，即图G(V,E)其中，V表示道路节点集合，E表示构建道路网所需的连接节点的边集合；然后在不改变原有路网拓扑结构的前提下对路网中心线进行简化，并对简化后的路网进行优化处理，生成基于道路拓扑自适应搜索的路网中心线；通过利用图像形态学处理和图论对于道路遥感影像的处理，实现了从深度学习算法生成的道路面构建高质量路网中心线的方式，能够实现自动连接断裂路段、简化冗余路网，所生成的路网具有良好的视觉效果和可实用性。
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