【CN109934166A】基于语义分割和孪生神经网络的无人机图像变化检测方法【专利】

基于深度学习的无人机航拍图像语义分割研究与优化无人机航拍技术的快速发展为航空摄影提供了新的解决方案。

然而，从无人机拍摄的图像中准确识别和分割出地面物体的语义仍然是一个具有挑战性的问题。

在传统方法中，基于手工设计的特征提取和分类算法被广泛使用。

然而，这些方法通常依赖于领域专家的经验，且不易适应新场景和不同类型的物体。

因此，基于深度学习的无人机航拍图像语义分割逐渐成为了研究热点。

深度学习是一种通过模拟人类神经元网络结构进行学习的机器学习方法。

它的优势在于能够自动学习特征并进行有效的图像分类和分割。

基于深度学习的无人机航拍图像语义分割研究与优化主要包括以下几个方面。

首先，需要构建一个高质量的训练数据集。

训练数据集的质量对于深度学习算法的性能至关重要。

在无人机航拍图像方面，需要标注每个像素点所属的语义类别，例如建筑物、植被、道路等。

由于无人机航拍图像的分辨率通常较高，数据集的构建对人力和时间的要求比较高。

因此，采用半监督学习或利用生成对抗网络（GAN）进行数据增强等方法可以有效减少数据标注的工作量，提高数据集的质量。

其次，需要选择适合的网络模型进行训练。

在无人机航拍图像语义分割研究中，常用的网络模型包括全卷积网络（FCN）、深度残差网络（DeepResNet）和编码器-解码器网络（Encoder-Decoder Network）等。

这些网络模型具有较强的特征提取和表达能力，能够对图像进行有效的语义分割。

同时，还可以通过多尺度融合和注意力机制等方法进一步提高模型的性能，并减少模型对输入图像尺寸的限制。

第三，需要针对无人机航拍图像的特点进行模型优化。

由于无人机从空中拍摄图像时存在高程角度、遮挡等问题，这些因素会导致图像边缘信息的缺失和误差积累。

因此，在训练过程中，可以引入边缘损失函数和遮挡处理机制，以增强模型的鲁棒性。

此外，还可以利用图像增强技术对训练图像进行预处理，提高模型对光照变化和噪声等干扰的鲁棒性。

基于深度学习的无人机图像识别与目标检测技术研究无人机的发展在近年来呈现出爆炸式的增长。

无人机在军事、民用、科研等领域都有广泛的应用，而无人机中的图像识别与目标检测技术是其核心之一。

随着深度学习的不断发展，基于深度学习的无人机图像识别与目标检测技术也取得了重大突破。

本文将对基于深度学习的无人机图像识别与目标检测技术进行研究。

首先，介绍了无人机图像识别与目标检测技术的背景和意义。

无人机图像识别与目标检测技术是无人机视觉智能的核心技术之一，具有广泛的应用前景。

通过无人机可以实现对地面、海面、空中等各种环境的实时监测和目标识别，为军事侦察、环境监测、灾难救援等提供有力的支持。

接着，介绍了基于深度学习的无人机图像识别与目标检测技术的基本原理。

深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的人工智能技术，通过多层神经网络的训练和学习，可以实现对复杂数据的高效处理和识别。

在无人机图像识别与目标检测技术中，深度学习模型可以通过对大量标注数据的学习，提取图像中的特征，并识别出目标物体的位置和类别。

然后，详细介绍了基于深度学习的无人机图像识别与目标检测技术的关键步骤和流程。

首先，需要收集并标注大量的图像数据集，作为深度学习模型的训练集。

然后，使用深度学习算法构建无人机图像识别与目标检测模型，并进行训练。

在训练过程中，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使其能够准确地识别出目标物体。

最后，利用训练好的模型对无人机获取的实时图像进行目标检测和识别。

接下来，探讨了基于深度学习的无人机图像识别与目标检测技术的挑战和难点。

首先，无人机获取的图像通常具有噪声、模糊和低分辨率等问题，这对深度学习模型的性能提出了要求。

其次，无人机图像中的目标物体种类繁多，尺寸变化范围广泛，对模型的识别能力和泛化能力提出了挑战。

此外，实时性要求也是无人机图像识别与目标检测技术的难点之一，需要在有限的计算资源下，实现高效的目标检测和识别。

最后，展望了基于深度学习的无人机图像识别与目标检测技术的未来发展方向。

基于深度学习的语义分割算法在遥感影像分析中的应用随着遥感技术的发展和普及，现在我们能够从高空中获取到大量的遥感图像数据。

这些数据有着广泛的应用领域，如环境监测、城市规划、农业、森林资源管理等。

然而，这些大量的遥感图像数据中蕴含了大量的信息，如何提取出这些信息，为我们的工作和生活服务，是一个非常具有挑战性的问题。

因此，研究高效准确的遥感图像分析技术变得尤为重要。

在遥感图像处理中，图像分割是离散化地将图像中各个区域划分为具有语义意义的子集的过程。

传统的图像分割方法采用的是像素级别的分割，往往会受到图像噪声和纹理干扰等存在的影响，从而难以达到理想的效果。

而现在，随着深度学习技术的不断深入，基于深度学习的语义分割算法就成为了解决这一问题的重要途径。

基于深度学习的语义分割，是利用卷积神经网络（CNN）来对图像进行分类和像素级别的分割。

CNN在遥感影像分析中已经被广泛应用，具有学习潜力强、适应性和准确性高等优点，让语义分割具有了更好的效果和更高的实用价值。

那么，如何实现基于深度学习的语义分割，在遥感影像分析中发挥重要作用呢？首先，为了实现遥感影像分割，我们需要获取大量的标注数据。

这些标注数据可以通过手工标注或者半自动标注的方式来获取。

手工标注的方式比较耗时耗力，标注效率比较低，但是标注准确度比较高。

而半自动标注，则可以通过利用辅助工具对图像进行标注，减少人工标注的工作量，提高标注效率和准确度。

其次，利用获取到的标注数据，我们便可以构建深度学习模型。

图像分割的深度学习模型主要包括编码器和解码器两个部分。

编码器通过卷积、池化等操作可以捕捉图像的特征信息。

解码器则负责还原分割结果。

最后，在构建好深度学习模型之后，我们需要对该模型进行训练。

深度学习模型的训练需要一定量的数据和时间来完成。

而在遥感影像分析中，如果我们需要对整张图像进行分割，那么往往需要对图像进行分块处理，然后再进行分割。

这样不仅可以提高分割的准确度，还可以节省训练时间和避免过拟合等问题。

摘要摘要随着航空航天技术的快速发展，各种各样的卫星遥感影像层出不穷，高分辨率遥感影像已经成为人类快速实现全球或大区域对地观测的重要数据来源。

然而，遥感图像的获取受杂波干扰较大且图像中目标轮廓模糊，同时伴随着遥感图像数据量的指数级增加，对遥感图像的处理技术提出了更高的要求与挑战。

近年来，深度学习以其优异的算法性能被广泛应用于图像理解以及视觉分析等领域，它突破了传统计算机视觉算法结构的约束，为遥感图像的处理提供了新的方法。

本文主要针对遥感图像的语义分割和SAR图像的变化检测问题进行研究和分析，使用全卷积神经网络实现像素级别端到端的分类，本文的重点包括以下工作：（1）本文针对高分辨率航拍图像的语义分割问题，建立了简化的SegNet网络（R-SegNet），通过编码-解码网络实现像素级的分类，编码网络提取图像特征，解码网络将特征图映射到原图大小，利用R-SegNet网络实现航拍图像的语义分割。

为了进一步提高分割效果，采用以下三种策略进行实验研究：a）将R-SegNet编码网络中每个卷积块的特征信息与解码网络中对应卷积块的特征信息进行融合；b）考虑到高分辨率航拍图像中地物信息的复杂多样性，以及对小目标物体的识别效果，将6分类模型转换为6个二分类模型，分别对不同类别进行学习，得到分割结果；c）利用多分类器集成学习的优势，将上述不同模型的预测结果进行融合并给出最终的分割结果。

实验结果表明，这些措施都有效的提高了图像的分割效果，能够比较准确地检测出航拍图像中不同类别的目标区域，获得了较高的分割精度。

（2）本文将SAR图像变化检测问题转换为基于二分类的图像语义分割问题进行处理，把有监督的深度神经网络模型与无监督的SAR图像变化检测问题相结合，提出了基于全卷积神经网络的SAR图像变化检测方法。

利用稀疏自编码器完成对差异图的特征学习，在提取特征信息的同时降低了噪声对图像的影响，并为后续有监督的语义分类提供训练样本，通过传统聚类算法得到初始分割结果，作为语义标签。

基于语义分割的实时无人机图像处理技术研究随着无人机技术的逐渐成熟，无人机在日常生活中的应用越来越广泛，如农业监测、搜索救援和环境调查等。

其中，无人机图像处理技术是无人机应用的关键因素之一，而基于语义分割的实时无人机图像处理技术在无人机应用中具有非常重要的意义。

一、语义分割技术的基本原理语义分割技术是指将一副图像分割成若干个区域，并将每个区域标注上对应的语义标签。

在计算机视觉领域，其主要目的是为了解决“物体识别”和“场景理解”等问题。

目前，语义分割技术主要分为两种方法：传统方法和深度学习方法。

传统方法通常采用“区域分割”和“分类器融合”两个步骤来完成图像的语义分割，其中“区域分割”是将图像分为若干个相似的区域，而“分类器融合”则是将每个区域进行分类，最后形成一个完整的语义分割结果。

但是传统方法存在诸如特征提取难度大、泛化能力不足和计算复杂度高等问题。

而深度学习方法则是基于卷积神经网络（CNN）模型，其主要特点是具有自学习的能力。

深度学习方法采用端到端的方式进行图像的语义分割，首先通过卷积网络提取图像的特征信息，之后通过反卷积网络将特征图像恢复到原来的大小，并将像素标注为对应的语义标签。

二、基于语义分割的实时无人机图像处理技术基于语义分割的实时无人机图像处理技术主要应用于以下两个方面：1. 地面目标检测无人机在农业、环境调查和城市管理等领域中被广泛应用，而地面目标检测则是无人机图像处理的一个重要应用。

通过基于语义分割的实时无人机图像处理技术，可以快速、准确地对图像中的地面目标进行检测，如建筑物、车辆和植物等。

2. 场景分析在搜索救援和安全监控等领域，场景分析是无人机图像处理的一个重要应用。

基于语义分割的实时无人机图像处理技术可以对图像场景进行精细化的分析，包括道路、建筑物和水域等。

这种分析可以有效提供更准确的场景信息，为相关决策提供更好的支撑。

三、实践应用与未来展望实践应用方面，基于语义分割的实时无人机图像处理技术目前在安防、环境调查、城市管理、农业监测等领域都取得了较好的应用效果。

基于人工神经网络的无人机遥感影像目标识别技术近年来，无人机技术的发展使得遥感影像成为研究和应用的热点。

如何对无人机遥感影像进行快速、高效的识别和分类，成为人们关注的重点。

在这个背景下，基于人工神经网络的无人机遥感影像目标识别技术应运而生。

一、基本概念人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络，是一种仿生学的技术。

它的基本结构是由多个节点组成的神经元，这些神经元相互连接，形成网络。

神经网络可以通过训练的方式，逐渐调整网络的权值，以实现分类、回归、聚类等任务。

当前，神经网络已经广泛应用于计算机视觉、语音处理、自然语言处理等领域。

无人机遥感影像目标识别，是对无人机拍摄的遥感影像进行目标识别和分类的过程。

常见的目标有道路、建筑、植被、水体等。

基于人工神经网络的无人机遥感影像目标识别技术，就是利用神经网络对无人机遥感影像进行识别和分类。

这项技术的基本思路是，将无人机遥感影像中的信息转换成数字信号，输入神经网络中，通过训练网络，逐渐得到一个稳定的分类模型。

当有新的遥感影像输入时，利用该模型进行快速的目标识别和分类。

二、优劣势分析相比于传统的无人机遥感影像目标识别技术，基于人工神经网络的无人机遥感影像目标识别技术具有以下优势：1. 精度高：神经网络可以通过训练，逐渐提高识别精度，从而确保目标识别的准确性。

2. 速度快：由于神经网络对遥感影像进行快速计算，因此无人机遥感影像目标识别速度大大提高。

3. 适应性强：基于神经网络的无人机遥感影像目标识别技术对数据具有强大的适应性，能够自动提取特征，适用于各种目标识别任务。

4. 可扩展性强：由于神经网络可以随着数据量和任务的增加逐渐进行训练，因此具有很好的可扩展性。

当然，这项技术也存在一些挑战和不足：1. 数据质量要求高：由于神经网络需要对海量数据进行训练，因此训练数据的有效性和质量显得尤为重要。

2. 训练周期长：神经网络的训练需要耗费大量的时间和计算资源。

基于孪生神经网的高分辨率遥感影像语义信息变化检测的创新性
标题：摘要：本文介绍了一种基于孪生神经网络的创新方法，用于高分辨率遥感影像的语义信息变化检测。

该方法通过将两幅遥感影像输入到孪生神经网络中，实现影像间的对比学习，从而准确地检测出语义信息的变化。

相比传统方法，该方法具有更高的精度和效率，并能应对复杂的遥感场景。

引言
高分辨率遥感影像的语义信息变化检测在城市规划、环境监测等领域具有重要意义。

传统的遥感影像变化检测方法通常基于像素级的对比分析，无法准确识别出语义信息的变化。

因此，本文提出了一种基于孪生神经网络的创新方法，旨在提高变化检测的准确性和效率。

孪生神经网络
孪生神经网络是一种具有两个相同结构的神经网络，用于处理两个输入之间的相似性。

本文中，我们将两幅遥感影像作为输入，利用孪生神经网络学习影像间的相似性。

该网络包括共享的卷积层和特征提取层，通过学习相同的特征表示来实现影像间的对比学习。

训练过程
我们采用大规模的高分辨率遥感影像数据集进行训练。

首先，将两幅影像输入到孪生神经网络中，并提取它们的特征表示。

然后，通过比较两个特征向量之间的差异，计算出影像间的相似性得分。

我们使用交叉熵损失函数来优化网络，使得相似的影像对得分高，不相似
的影像对得分低。

变化检测
在测试阶段，我们将待检测的高分辨率遥感影像输入到经过训练的孪生神经网络中。

通过计算输入影像与训练集中各个影像的相似性得分，可以识别出语义信息的变化区域。

阈值化处理可以进一步提取出显著的变化区域，从而实现高分辨率遥感影像的语义信息变化检测。

基于图像语义分割的目标检测技术研究随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测技术也在不断地提升。

目标检测作为计算机视觉领域中的核心问题之一，是指在一组图像中自动识别和定位感兴趣目标的过程。

随着深度学习的兴起，目标检测技术也迎来了一次重大的变革。

目标检测技术发展趋势传统的目标检测方法主要是基于特征工程的思想，即对图像进行初步处理，提取出图像中的特征，并利用分类器来判断图像中是否存在目标物体。

这种方法本身存在的缺陷很明显，就是在没有合适的特征时，分类器的准确率很容易下降。

与传统方法不同的是，现在主流的目标检测技术大多数是基于深度学习的方法，主要是基于卷积神经网络实现。

这种方法的主要优点是可以在训练时自动学习到最优的特征，因此可以避免手工特征提取所带来的缺陷。

当前的目标检测技术主要有两种：基于区域的目标检测和单阶段目标检测。

基于区域的目标检测技术主要是将图像分割成不同的区域，通过卷积神经网络对每一个区域进行分类，最后通过非极大值抑制算法得到目标框。

单阶段目标检测则是在一张图像中直接对每一个像素进行分类，最后通过回归方法得到目标框。

图像语义分割的应用在目标检测技术中，图像语义分割已经被广泛应用。

图像语义分割就是对每一个像素进行分类，将图像分成若干个语义区域。

语义分割的主要目的是将图像中的目标分离出来，这样就可以更加准确地进行目标检测。

在图像语义分割的处理中，有一些常用的深度学习模型，例如全卷积神经网络和编码器解码器。

全卷积神经网络主要是利用卷积操作将图像从高层次特征映射到像素级别的特征映射上；编码器解码器则是将图像编码成一种可靠的内部表示，通过逐渐解码的方式恢复出原始的图像。

图像语义分割技术还可以通过像素点级别上的精细处理来得到更加准确的结果。

例如，利用条件随机场技术来实现像素点级别的联通性约束，进一步提升图像语义分割的效果。

基于图像语义分割的目标检测技术基于图像语义分割的目标检测技术主要是将图像分割成若干个区域，并利用卷积神经网络对每一个区域进行分类。

基于图像分割和分类的无人机目标识别研究随着近年来无人机技术的不断发展，无人机已成为众多应用场景下必不可少的工具之一。

无人机在军事、民用、科研等领域的应用越来越广泛，无人机的发展也带动了飞行控制、通信传输、信号处理等技术的进步。

针对无人机目标识别的问题，图像分割和分类是目前比较常用的方法。

本文将对基于图像分割和分类的无人机目标识别研究进行探讨。

一、图像分割的定义及常用算法图像分割是将图像分割成多个具有独立特征的子区域的过程。

分割后的子区域可以更准确地得到目标物体的轮廓、颜色等信息，是进行目标识别的首要步骤。

图像分割的算法较为复杂，目前常用的算法有基于阈值、边缘、区域生长、聚类等。

其中，基于阈值算法是最为简单且实用的，但也存在许多限制条件。

边缘算法是通过检测图像中的边缘来进行图像分割，但对于复杂物体的轮廓并不准确。

区域生长算法是将像素按照相似性分为不同区域，但存在过度分割、欠分割等问题。

聚类算法建立在对图像数据点的特征聚类上，但对数据初始化较为敏感，需要注意避免陷入局部最优解。

二、图像分类的定义及常用算法图像分类是将分割后的图像进行分类的过程，将图像分为不同的类别，通常可实现对无人机目标的识别、追踪和定位。

与图像分割相比，图像分类更注重提取图像的特征和对比分类，常用的算法有卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）以及决策树等。

CNN是一种深度学习模型，通过多层神经网络实现图像特征的提取和分类。

SVM是一种常用的机器学习算法，通过在特征空间中寻找最优分类平面实现分类。

决策树是通过多层节点和分支分别代表特征和分类结果，通过多次的判断实现分类。

三、基于图像分割和分类的无人机目标识别研究现状目前，基于图像分割和分类的无人机目标识别研究已较为成熟，已应用于飞机场安保、自主飞行等多个领域。

例如，有研究者通过使用卷积神经网络模型对分割后的无人机图像进行分类，取得了较高的分类准确率。

另外，基于云计算的无人机目标识别也得到了较为广泛的应用，通过将无人机拍摄的图像上传至云端进行大数据分析，可提高无人机目标的识别准确率。

无人机航拍图像的语义分割技术研究随着无人机技术的不断发展，无人机航拍成像技术也变得越来越成熟。

利用无人机，我们可以轻松获取到大面积的航拍图像。

这些图像可以帮助我们更好地了解地球的自然和人文景观。

但是，这些图像往往需要进行后期的处理，我们需要进行语义分割，从图像中提取出有用的信息。

本文旨在介绍无人机航拍图像的语义分割技术，分析现有技术的优缺点，并探讨未来的发展方向。

一、无人机航拍图像的语义分割技术1、语义分割的概念语义分割是指将图像中的像素分为若干个类别，并在此基础上对图像进行分割。

在实际应用中，语义分割往往指将图像中的每个像素分为不同的类别，如草地、道路、建筑物等。

它是计算机视觉领域中的一项重要技术，具有广泛的应用前景。

2、无人机航拍图像的应用在无人机航拍图像中，语义分割技术可以应用于很多领域。

比如，无人机航拍图像可以用于地图制作，无人机可以获取地球表面的高清航拍图像，并对图像进行语义分割，从而生成具有现实感的地图。

此外，语义分割技术还可以用于智能交通，我们可以通过识别道路、车辆等物体，实现智能交通监控和管理。

3、无人机航拍图像的语义分割方法无人机航拍图像的语义分割可以采用很多方法。

其中，常用的方法有全卷积神经网络、语义分割网络、分层图像分割等。

这些方法各有优缺点，在实际应用过程中需要根据具体情况选择适合的方法。

二、现有技术的优缺点分析1、全卷积神经网络全卷积神经网络是一种新型的语义分割网络，具有很好的性能。

该网络通过卷积神经网络实现特征提取，通过反卷积操作实现语义分割。

该方法的优点在于可以自适应各种图像尺寸，并且可以处理大规模的航拍图像。

但是，由于全卷积神经网络计算量大，对计算资源的要求比较高。

2、语义分割网络语义分割网络采用了深度学习中的循环神经网络，可以对图像进行精细的语义分割。

该方法的优点在于对特征提取和分类性能都有很好的表现。

但是，语义分割网络对训练集的要求比较高，需要大量的标注数据进行训练，而且训练时间也比较长。

语义分割技术在无人机航拍中的应用案例分析无人机技术的快速发展为许多领域带来了前所未有的机遇和挑战。

其中，无人机航拍技术在农业、环境监测、灾害评估等领域的应用日益广泛。

语义分割技术作为计算机视觉领域的重要技术之一，通过对图像进行像素级别的分类，能够实现对图像中不同物体的准确识别和分割。

本文将结合实际应用案例，对语义分割技术在无人机航拍中的应用进行深入分析。

案例一：农作物病害检测在农业领域，通过采用无人机航拍技术结合语义分割技术，可以大大提高农作物病害的检测速度和准确率。

传统的农作物病害检测方法通常需要人工巡视田地，并通过肉眼观察农作物的生长情况来判断是否受到病害的侵袭。

这种方法不仅费时费力，还容易造成错误判断。

而无人机航拍可以将农田的整体图像信息完整获取，通过语义分割技术可以将图像中的不同农作物或农作物部分进行准确的分割，进而将患病农作物识别出来。

这种方法不仅提高了农作物病害的检测速度，还减少了人力资源的浪费。

实验证明，无人机航拍结合语义分割技术的农作物病害检测准确率可以达到80%以上，与传统方法相比有着显著的优势。

案例二：城市规划与土地利用在城市规划中，了解土地利用情况是至关重要的。

传统的土地利用调查需要大量的人力物力，而且容易受限于人的主观性。

无人机航拍结合语义分割技术可以更加客观地获取城市区域的地理信息，并进行土地利用的分类。

通过对航拍图像进行语义分割，可以将不同类型的建筑物、道路、绿地等进行准确的分割和识别，从而为城市规划和土地利用提供更加科学准确的数据支持。

例如，可以根据无人机航拍图像中的建筑物分布情况，对城市的功能布局进行评估和优化；可以根据绿地的分布情况，对城市的空气质量和生态环境进行评估和改善。

案例三：自然灾害评估与应急响应无人机航拍结合语义分割技术在自然灾害评估与应急响应中具有重要的意义。

当发生自然灾害如地震、洪水、山火等时，无人机航拍可以快速获取到受灾区域的图像信息，而语义分割技术能够对图像进行准确的分割和分类。

基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法无人机技术的快速发展和普及，使得无人机在监控、搜救、农业等领域得到了广泛应用。

目标跟踪是无人机应用中不可或缺的技术之一。

基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法是目前应用较为广泛且具有较高准确性的一种算法。

本文将详细讨论该算法的原理、优势以及在实际应用中的挑战和改进方向。

一、算法原理基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法通过将实时监控视频输入神经网络，通过网络学习和训练，实现对目标的准确跟踪。

该算法主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：通过无人机搭载的高分辨率摄像头获取现场监控视频数据，并同时获取真实目标的标注框。

2. 数据预处理：对采集的图像进行预处理，包括图像去噪、图像尺寸调整等操作，以便神经网络更好地学习和提取特征。

3. 孪生网络训练：利用孪生网络架构对预处理后的图像和标注框进行训练，以提取目标的特征。

在训练过程中，通过损失函数来评估网络的性能，并通过参数优化来逐步提升算法的准确性。

4. 目标跟踪：在实际应用中，通过将无人机实时获取的视频数据输入训练好的孪生网络中，可以实现对目标的准确跟踪。

跟踪算法主要通过检测目标在连续帧中的位置变化，从而实现目标的准确跟踪。

二、算法优势基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法相比其他传统的目标跟踪算法具有以下几个优势：1. 准确性高：通过神经网络学习和训练，能够准确提取目标的特征，实现对目标的精确跟踪。

相较于传统的目标跟踪算法，高分辨率孪生网络算法的准确性更高。

2. 鲁棒性强：该算法对目标尺寸、形变、光照等外界因素的适应性较强，能够实现在复杂环境下的目标跟踪。

3. 实时性好：基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法具有较高的实时性，在实时监控和应急救援等领域应用具有明显优势。

三、挑战与改进尽管基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法具有诸多优势，但在实际应用中仍面临一些挑战，需要进一步加以改进：1. 复杂背景干扰：在复杂的背景环境下，目标的跟踪容易受到周围环境的干扰，导致跟踪不准确。

基于神经网络的图像语义分割方法研究图像语义分割是计算机视觉领域中一个非常重要的任务。

主要的目标是将一张图像分成若干个含有语义信息的部分。

具体来说，目标是将图像中不同的物体区域分割出来，以确保计算机能够以更好的方式理解图像的内容。

简单的语义分割方法可以通过像素间相似性来进行区分，但是这种方法往往无法很好地处理包含多个物体的图像。

另一方面，传统的计算机视觉方法几乎始终需要基于手动筛选的相关特征。

然而，在最近的几年中，神经网络技术的进步使得非常先进的图像语义分割方法变得可能。

神经网络技术还为图像语义分割带来了很多新的算法。

这些算法基本上都是使用深度学习技术来进行训练的。

通常来说，神经网络分为两个主要部分：编码器和解码器。

编码器将原始图像转换为特征向量。

这通常是通过卷积神经网络（CNN）进行的，它可以将图像中的信息提取到一定深度。

解码器将特征向量转换回图像，同时在其之上添加细节和前景物体的特征。

通常情况下，解码器使用反卷积神经网络来实现。

这些网络更像是编码器的镜像，并且可以在不同尺度的特征上进行操作。

常用的基于神经网络的图像语义分割方法有FCN、SegNet、U-Net、DeepLabv3+等。

FCN（Fully Convolutional Network）是第一个广泛应用于图像语义分割的算法。

它使用VGG-16网络（或许还有其他卷积网络）来作为编码器，并在不同的阶段上进行输出。

该方法能够输出像素级的分割结果，然后通过处理和加权将结果合并在一起。

SegNet是另一个基于CNN的语义分割算法。

它使用一个很深的去卷积编码器和一个相应的解码器，以产生较为准确的分割结果。

解码阶段使用与编码阶段相似的卷积层，以便在不同分辨率的特征图之间复用领域知识。

U-Net是一种高效的网络结构，它被设计用于对医学图像进行语义分割。

该方法使用了一个U型的网络结构，它包含了一个陡峭的下采样路径和一个对称的上采样路径。

每个阶段的解码器路径都使用与编码器路径对应的特征图来执行上采样操作。

专利名称：一种基于显著性检测与深度孪生神经网络的遥感影像变化检测方法
专利类型：发明专利
发明人：谭琨,王默杨,王雪,杜培军,丁建伟
申请号：CN201911058683.5
申请日：20191101
公开号：CN110969088A
公开日：
20200407
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种基于显著性检测与深度孪生神经网络的遥感影像变化检测方法，其特点是该方法包括：两时相遥感影像的预处理；对差值影像进行归一化处理；多尺度分割及合并优化；显著性检测图的获得；建立双窗口深度孪生卷积网络模型及其训练；将分割对象与像素级变化检测结果通过判定融合，最终得到变化检测结果图。

本发明将深度学习成功运用到变化检测领域，减少了高分辨率影像变化检测中存在的“椒盐噪声”，有效提高了变化类型检测的精度。

申请人：华东师范大学
地址：200241 上海市闵行区东川路500号
国籍：CN
代理机构：上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙)
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基于孪生注意力网络的高分辨率遥感影像变化检测
薛白;王懿哲;刘书含;岳明宇;王艺颖;赵世湖
【期刊名称】《自然资源遥感》
【年(卷),期】2022(34)1
【摘要】随着遥感影像空间分辨率的提升,地物成像特征愈加复杂,基于纹理表达和局部语义等技术的变化检测方法已很难满足需求。

为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,构建了一套较大规模的0.8~2 m高分辨率遥感人类活动变化检测数据集(HRHCD-1.0);同时将空间注意力和通道注意力机制引入孪生变化检测网络中,设计了具有更强上下文变化语义特征提取能力的孪生注意力变化检测网络。

模型对比实验中,孪生注意力变化检测模型相比非注意力机制模型在验证集上平均交并比提升24%,检测结果更完整,有效缓解了非注意力模型边界较差、局部漏检和空洞等问题。

后处理方法对检测结果的小图斑去除、填洞和图形学平滑等处理,提升了图斑图形
效果。

变化检测训练中样本量增加对于模型应用的精度和泛化能力有显著提升作用。

【总页数】6页(P61-66)
【作者】薛白;王懿哲;刘书含;岳明宇;王艺颖;赵世湖
【作者单位】自然资源部国土卫星遥感应用中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP79
【相关文献】
1.基于孪生残差神经网络的遥感影像变化检测
2.融合UNet++网络和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法
3.基于孪生网络和典型语义分割模型的遥感影像变化检测方法框架研究
4.融合UNet++网络和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测算法
5.基于多尺度注意力特征与孪生判别的遥感影像变化检测及其抗噪性研究
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一种结合语义分割模型和图割的街景影像变化检测方法论文：一种结合语义分割模型和图割的街景影像变化检测方法摘要：随着城市化进程不断加速，街景影像中的变化检测变得越来越重要。

本文提出了一种结合语义分割模型和图割的街景影像变化检测方法。

该方法首先使用深度学习方法进行语义分割，然后使用图割算法将分割结果与先前的图像进行比较，从而找出图像中的变化。

实验结果表明，该方法在变化检测方面表现出色，具有较高的准确性和效率。

关键词：街景影像、变化检测、语义分割、图割、深度学习1.引言随着城市化进程不断加速，城市中的建筑、交通等基础设施的建设步伐也在不断提高。

因此，街景影像中的变化检测变得越来越重要。

在城市规划、环境监测等领域，街景影像变化检测可以提供有关城市发展趋势和环境变化的重要信息。

在过去几年中，随着计算机视觉和深度学习的发展，街景影像变化检测也得到了飞速发展。

本文在先前研究的基础上，提出一种新的街景影像变化检测方法。

2.相关工作目前，常用的街景影像变化检测方法包括差异图、阈值法和基于形态学的方法等。

这些方法通常基于像素间的差异来确定变化区域，对于局部或弱变化的区域表现的不够理想。

随着深度学习的出现，研究者们开始使用深度学习方法进行街景影像变化检测。

目前，常用的深度学习方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、语义分割等。

CNN 在图像分类和识别方面表现出色，但对于街景影像的变化检测存在一些挑战。

例如，CNN 所学到的特征不是具有物体或区域语义的，对于像素级的分类和分割有很大的局限性。

因此，研究者们将目光转向了语义分割。

语义分割具有像素级别的区域标注能力，因此比CNN 更适合于街景影像的变化检测。

但是，对于大规模的图像来说，语义分割的计算复杂度和空间复杂度都比较高，为了解决这个问题，人们又使用了一些图像分割的方法。

图割是一种广泛应用于计算机视觉中的图像分割方法。

其主要思想是将图像中的像素作为节点，将相邻像素之间的颜色和位置信息作为边，通过最小化具有全局一致性的目标函数来实现分割。