[发明专利]一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法及装置

权利要求书

1.一种一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤，

构建轻量级编码器-解码器变化检测网络模型，所述轻量级编码器-解码器变化检测网络模型包括在编码器端设置独立权重的伪孪生编码器，解码器端设置三个并行的解码器，分别记为主解码器、辅助解码器1和辅助解码器2，用于特征的尺寸恢复和变化检测结果的精准提取；

实现基于标注样本的网络模型优化，包括将有标注的双时相遥感影像输入到轻量级编码器-解码器网络之中，利用主解码器得到最终的建筑物变化检测结果，两个辅助编码器仅用于协助优化编码器网络参数，提升网络提取深层特征的性能；

进行无标注影像样本数据增强；

实现基于无标注样本的网络模型优化，包括将无标注的同域样本输入到网络模型之中，结合多解码器的输出一致性及主解码器的置信阈值构建高质量伪标签，伪标签被同时应用于监督未增强和增强后影像对获得的变化检测结果；

网络模型整体优化，根据优化结果进行建筑物变化检测。

2.根据权利要求1所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：所述伪孪生编码器包括两个相同结构的编码器，每个编码器均由四个连续的特征提取模块构成，前三个特征提取模块由两个卷积层和一个用于下采样的最大池化层组成，第四个特征提取模块仅包含两个卷积层。

3.根据权利要求2所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：在编码器的第三、第四个特征提取模块中使用深度可分离卷积，并添加残差结构以优化特征提取效果。

4.根据权利要求3所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：解码器端设置的每个解码器均由四个连续的特征恢复模块构成，前三个特征恢复模块均由一个用于上采样的反卷积层和两个卷积层组成，第四个特征提取模块仅包含两个卷积层，所输出的特征用于得到建筑物变化检测结果。

5.根据权利要求4所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：在第一、第二个特征恢复模块中使用带有残差结构的深度可分离卷积模块。

6.根据权利要求5所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：所述深度可分离卷积模块包括深度卷积操作D_Conv和逐点卷积操作P_Conv。

7.根据权利要求1或2或3或4或5或6所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：网络模型整体优化采用以下网络损失函数

L_total＝L_sup+λ(L_semi+L_semi__aug)

式中包括标注样本监督损失L_sup，无标注样本半监督损失L_semi和无标注增强样本半监督损失L_{semi_aug}，λ为权重参数，用于平衡有标注样本监督损失和无标注样本半监督损失之间的重要程度，以提升网络模型建筑物变化检测性能。

8.一种一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测装置，其特征在于：用于实现如权利要求1-7任一项所述的一种一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法。

9.根据权利要求8所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测装置，其特征在于：包括处理器和存储器，存储器用于存储程序指令，处理器用于调用存储器中的存储指令执行如权利要求1-7任一项所述的一种一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法。

10.根据权利要求8所述一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测装置，其特征在于：包括可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的一种一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法。