[发明专利]建筑物变化检测方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种建筑物变化检测方法，包括：

获取待检测区域的遥感图像序列；

通过语义分割模型，对所述遥感图像序列中各帧遥感图像进行处理，得到各帧所述遥感图像对应的建筑物概率图，其中，所述语义分割模型的训练数据中每个样本图像块对应的标注数据，包括以下数据中的至少一种：城市规划信息、地图建筑信息、国土三调数据，所述建筑物概率图中包括：对应的遥感图像中各个像素点属于建筑物的第一概率；

针对所述遥感图像中的每个像素点，根据所述各帧遥感图像对应的建筑物概率图中所述像素点的第一概率，确定所述遥感图像序列中所述像素点的第二概率，并根据所述遥感图像序列中各个像素点的第二概率，确定所述待检测区域内各个建筑物的所在区域；

针对每个建筑物，根据所述遥感图像对应的建筑物概率图中，所述建筑物的所在区域内各像素点属于所述建筑物的第一概率，确定所述建筑物在所述遥感图像中的存在概率；

根据所述建筑物在所述各帧遥感图像中的存在概率，确定所述建筑物的变化情况。

2.根据权利要求1所述的建筑物变化检测方法，其中，所述通过语义分割模型，对所述遥感图像序列中各帧遥感图像进行处理，得到各帧所述遥感图像对应的建筑物概率图，包括：

针对所述遥感图像序列中的每帧遥感图像，对所述遥感图像进行切分，以得到多个图像块；

将所述多个图像块分别输入所述语义分割模型，以获取所述多个图像块对应的建筑物概率图；

对所述多个图像块对应的建筑物概率图进行拼接，以生成所述遥感图像对应的建筑物概率图。

3.根据权利要求2所述的建筑物变化检测方法，其中，在将所述多个图像块分别输入所述语义分割模型之前，还包括：

获取初始的语义分割模型；

获取训练数据，其中，所述训练数据包括：多个样本图像块，以及每个样本图像块对应的标注数据；

采用所述多个样本图像块，以及每个样本图像块对应的标注数据，对所述初始的语义分割模型进行训练，以得到训练好的语义分割模型。

4.根据权利要求1所述的建筑物变化检测方法，其中，所述根据所述各帧遥感图像对应的建筑物概率图中所述像素点的第一概率，确定所述遥感图像序列中所述像素点的第二概率，包括：

获取所述各帧遥感图像中的第一遥感图像，其中，所述第一遥感图像为所述像素点的第一概率大于第一概率阈值的遥感图像；

对所述第一遥感图像中所述像素点的第一概率进行加权平均，得到所述遥感图像序列中所述像素点的第二概率。

5.根据权利要求1所述的建筑物变化检测方法，其中，所述根据所述遥感图像序列中各个像素点的第二概率，确定所述待检测区域内各个建筑物的所在区域，包括：

根据所述遥感图像序列中各个像素点的第二概率，获取对应的第二概率为极大值的第一像素点，作为各个建筑物的像素点中心点；

结合所述第一像素点以及分水岭算法，确定所述各个建筑物的像素点边界；

根据所述像素点边界以及所述第一像素点，确定所述待检测区域内各个建筑物的所在区域。

6.根据权利要求1所述的建筑物变化检测方法，其中，所述根据所述遥感图像对应的建筑物概率图中，所述建筑物的所在区域内各像素点属于所述建筑物的第一概率，确定所述建筑物在所述遥感图像中的存在概率，包括：

针对每帧遥感图像，根据所述遥感图像对应的建筑物概率图，确定所述建筑物的所在区域内各个像素点属于建筑物的第一概率；

对所述建筑物的所在区域内各个像素点属于建筑物的第一概率进行加权平均，得到所述建筑物在所述遥感图像中的存在概率。

7.根据权利要求1所述的建筑物变化检测方法，其中，在所述通过语义分割模型，对所述遥感图像序列中各帧遥感图像进行处理，得到各帧所述遥感图像对应的建筑物概率图之后，还包括：

获取所述遥感图像序列中各帧遥感图像对应的遮挡概率图；

针对每帧遥感图像，根据所述遥感图像对应的遮挡概率图，确定所述遥感图像中的遮挡区域；

去除所述遥感图像对应的建筑物概率图中与所述遮挡区域相关的概率。