[发明专利]一种针对多时相遥感图像的目标变化检测方法及装置

权利要求书

1.一种针对多时相遥感图像的目标变化检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标位置的多时相遥感图像；

将所述多时相遥感图像输入预先训练好的变化特征提取网络，其中，所述变化特征提取网络包括卷积时序网络和卷积神经网络；

通过所述卷积时序网络对所述多时相遥感图像进行变化目标候选区域的提取，并对提取到的候选区域进行变化目标的识别，得到所述变化目标的位置、所述变化目标的变化类型；

通过所述卷积神经网络对提取到的所述候选区域进行变化目标的识别，得到所述变化目标的类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述卷积时序网络对所述多时相遥感图像进行变化目标候选区域的提取，并对提取到的候选区域进行变化目标的识别，得到所述变化目标的位置、所述变化目标的变化类型，包括：

通过所述卷积时序网络对所述多时相遥感图像进行变化目标候选区域的识别，得到一个或多个预测区域和各所述预测区域对应的变化目标的位置、各所述预测区域对应的概率；

选取所述一个或多个预测区域中所述预测区域对应的概率大于预设阈值的预测区域作为所述候选区域；

对提取到的候选区域进行变化目标的识别，得到所述变化目标的变化类型和变化目标的所属类别。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对提取到的候选区域进行变化目标的识别，得到所述变化目标的变化类型，包括：

通过所述卷积时序网络中的全连接层和softmax层对所述多时相遥感图像中的候选区域进行特征识别；

得到所述多时相遥感图像中每两个相邻时刻的遥感图像中所述候选区域之间的相似度和特征强度比值；

选取所述多时相遥感图像中对应的所述候选区域之间的相似度小于第一预设阈值的相邻时刻的遥感图像作为待识别目标图像；

根据所述特征强度比值对所述待识别目标图像中的候选区域进行变化目标的识别，得到所述变化目标的变化类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征强度比值对所述待识别目标图像中的候选区域进行变化目标的识别，得到所述变化目标的变化类型，包括：

根据所述特征强度比值对所述待识别目标图像中的候选区域进行变化目标的识别；

当所述特征强度比值大于第二预设阈值，则判定所述变化目标的变化类型为所述目标消失；

当所述特征强度比值小于第三预设阈值，则判定所述变化目标的变化类型为所述目标出现；

当所述特征强度比值小于第二预设阈值且大于第三预设阈值，则判定所述变化目标的变化类型为所述目标替换。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练好的变化特征提取网络的训练过程，包括：

将预先标注的样本多时相遥感图像输入待训练的变化特征提取网络；

通过所述待训练的变化特征提取网络对所述预先标注的样本多时相遥感图像进行变化目标的识别，得到待定变化目标的位置、待定变化目标的变化类型；

根据所述预先标注的样本多时相遥感图像和所述待定变化目标的位置、所述待定变化目标的变化类型，通过预设多任务的损失函数计算所述待训练的变化特征提取网络的损失；

根据所述待训练的变化特征提取网络的损失对所述待训练的变化特征提取网络的参数进行调整，返回所述通过所述待训练的变化特征提取网络对所述预先标注的样本多时相遥感图像进行变化目标的识别，得到待定变化目标的位置、待定变化目标的变化类型的步骤继续执行，直至所述待训练的变化特征提取网络的损失小于预设第四预设阈值，得到所述预先训练好的变化特征提取网络。