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一种光学遥感影像自监督对比学习变化检测方法及装置

申请号: CN202410051380.5
申请人: 西南交通大学
申请日期: 2024/1/15

摘要文本

本发明提供了一种光学遥感影像自监督对比学习变化检测方法及装置,涉及遥感影像变化检测技术领域,包括获取训练样本图像和待检测影像;基于预设的生成对抗网络构建双时相域自适应模块,并将训练样本图像发送至构建后的双时相域自适应模块进行训练,得到训练后的双时相域自适应模块和自适应变换样本对;基于双时相域自适应模块构建预训练框架,将自适应变换样本对发送至预训练框架进行特征提取和优化,得到优化后的预训练框架;基于优化后的预训练框架构建影像变化检测模型,将待检测影像发送至影像变化检测模型进行检测,得到检测结果,本发明通过利用无标注遥感数据进行自监督对比预训练,减少遥感变化检测任务对密集人工标注的依赖性。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种光学遥感影像自监督对比学习变化检测方法及装置
专利类型 发明申请
申请号 CN202410051380.5
申请日 2024/1/15
公告号 CN117576517A
公开日 2024/2/20
IPC主分类号 G06V10/774
权利人 西南交通大学
发明人 李恒超; 赵怡涛
地址 四川省成都市二环路北一段111号

专利主权项内容

1.一种光学遥感影像自监督对比学习变化检测方法,其特征在于,包括:获取训练样本图像和待检测影像,所述训练样本图像为变化检测过后的样本图像;基于预设的生成对抗网络构建双时相域自适应模块,并将所述训练样本图像发送至构建后的双时相域自适应模块进行训练,得到训练后的双时相域自适应模块和自适应变换样本对,所述自适应变换样本对包括训练前的样本图像和训练后的双时相域自适应模块得到的自适应变换样本图像;基于训练后的双时相域自适应模块构建预训练框架,将所述自适应变换样本对发送至预训练框架进行特征提取,并基于提取到的特征对所述预训练框架进行优化,得到优化后的预训练框架;基于优化后的预训练框架构建影像变化检测模型,并将所述待检测影像发送至影像变化检测模型进行检测,得到检测结果。