典型文献
结合改进混合卷积模型的遥感影像变化检测
文献摘要：
针对基于深度学习的变化检测模型搭建中提高变化检测精度这一难点,在综合考虑面向像元和面向对象变化检测算法的基础上,设计了一种基于改进混合卷积特征提取模块的变化检测模型.该模型结合多切片思想和并行神经网络结构,融合不同尺寸的卷积核获取丰富的多尺度特征.首先,利用超像素分割算法将测试影像分割成无重叠的同质性区域;然后,选取一定数量的样本对模型进行训练,得到测试影像的像素级变化检测结果;最后,利用投票法,将网络得到的像素级结果与分割对象相结合,得到最终的变化检测结果.实验结果表明,基于该方法的网络模型性能较好,该模型可以有效学习多时相影像中的空间信息及差异特征,同时结合分割算法能够降低虚检率和漏检率,有效提高了变化检测精度.
文献关键词：
改进混合卷积;多特征提取;多切片;深度特征融合;变化检测
中图分类号：
作者姓名：
代云锋;刘丽娜
作者机构：
宁波冶金勘察设计研究股份有限公司,浙江宁波315100;宁波市鄞州区测绘院,浙江宁波315100
文献出处：
引用格式：
[1]代云锋;刘丽娜-.结合改进混合卷积模型的遥感影像变化检测)[J].遥感信息,2022(06):53-59
A类：
改进混合卷积,多切片
B类：
遥感影像变化检测,检测模型,模型搭建,检测精度,面向对象,对象变化,检测算法,卷积特征提取,取模,神经网络结构,不同尺寸,卷积核,多尺度特征,超像素分割,分割算法,影像分割,割成,同质性,像素级,投票法,模型性能,有效学习,多时相影像,空间信息,差异特征,漏检率,多特征提取,深度特征融合
AB值：
0.331607
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