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专利名称：基于全卷积神经网络的遥感图像变化检测方法专利类型：发明专利
发明人：王鑫,吕安,石爱业,徐立中申请号：CN202010903822.6申请日：20200901公开号：CN112131969A公开日：20201225
摘要：本发明公开了一种基于全卷积神经网络的遥感图像变化检测方法，将训练集输入预先构建的全卷积神经网络，采用梯度下降算法训练全卷积神经网络，确定遥感图像变化检测网络，将测试集输入遥感图像变化检测网络，生成测试集中各个测试图像的分割图像，计算各个分割图像中像素的强度值差值，根据强度值差值的绝对值生成差异图像，提取所述差异图像中像素块的各个特征向量，根据各个特征向量构建特征向量空间，对特征向量空间进行聚类，根据聚类结果生成粗变化检测图，对粗变化检测图进行形态学滤波，以生成变化检测图，实现测试集中各个测试图像的变化检测，使检测得到的测试图像变化状态更为全面，提高检测准确性以及相应的检测精度。
申请人：河海大学
地址：210000 江苏省南京市江宁区佛城西路8号
国籍：CN
代理机构：南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：汤金燕
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