【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
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
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
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。
基于全卷积神经网络的遥感图像语义分割及变化检测方法研究
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
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
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
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
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。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910185925.0
(22)申请日 2019.03.12
(71)申请人 中山大学
地址 510275 广东省广州市海珠区新港西
路135号
(72)发明人 周虹君 陈佩 郑慧诚 沈伟
(74)专利代理机构 广州粤高专利商标代理有限
公司 44102
代理人 陈伟斌
(51)Int.Cl.
G06K 9/00(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
G06N 3/08(2006.01)
(54)发明名称
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
(57)摘要
本发明属于多时相无人机图像变化检测技
术领域，更具体地，涉及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。
包括以下步
骤：S1.扩展数据集并划分数据集；S2.搭建基于
语义分割框架DeeplabV3和孪生网络结合的深度
神经网络模型；S3.利用训练数据集训练基于
DeeplabV3的孪生神经网络模型；S4.基于测试数
据集和训练后的模型，验证训练结果。
本发明结
合了语义分割的思想，并利用孪生网络权值共享
特点，有利于提取有现实含义的特征，考虑像素
间的语义关系和变化区域的多尺度问题，并解决
噪声敏感、变化检测精度较低等问题，提高差异
图的质量和鲁棒性。
权利要求书2页 说明书6页 附图3页CN 109934166 A 2019.06.25
C N 109934166
A
权 利 要 求 书1/2页CN 109934166 A
1.一种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，其特征在于，包括以下步骤：
S1.扩展数据集并划分数据集；
S2.搭建基于语义分割框架DeeplabV3和孪生网络结合的深度神经网络模型；
S3.利用训练数据集训练基于DeeplabV3的孪生神经网络模型；
S4.基于测试数据集和训练后的模型，验证训练结果。
2.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述的S1步骤具体包括：
S11.通过数据增强扩展数据集：使用的数据增强方法有，翻转、改变对比度、改变亮度、锐化、截取操作；
S12.划分数据集：将数据集按照7:3的比例划分训练集和测试集。
3.根据权利要求1所述的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，其特征在于，所述的S2步骤具体包括：
S21.使用AID数据集以及迁移学习的方法微调ResNet50网络，构建为ResNet-AID网络；
S22.以ResNet-AID作为基准网络，结合ASPP模块，构建DeeplabV3架构；
S23.以DeeplabV3作为孪生神经网络的子网络，搭建基于DeeplabV3的孪生神经网络。
4.根据权利要求3所述的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，其特征在于，所述的S3步骤具体包括：
S31.使用S2步骤中基于DeeplabV3的孪生神经网络提取训练集特征，并采用超列的策略，将不同层不同通道同一像素位置的特征通过级联层，级联成一个特征图；
S32.设置对比损失函数作为模型的损失函数，并计算特征图与参考图的损失函数；该
表达式为：
损失函数可以拉开不同特征之间的距离，缩小相似特征之间的距离，
相图像X1、X2的特征图F W(X1)、F W(X1)的欧式距离；Y为变化检测的参考图，Y i＝1表示两图的特征图对应像素位置产生变化，Y i＝0表示两图的特征图对应像素位置未产生变化，margin 表示设定的阈值；
S33.使用Adam优化算法，优化网络参数，降低损失函数；
S34.训练基于DeeplabV3的孪生神经网络。
5.根据权利要求4所述的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，其特征在于，所述的S4步骤具体包括：
S41.提取测试集特征：基于训练后的网络提取测试集两时相图像多通道特征，并构建成特征图；
S42.计算两时相特征图之间的距离，得到差异图；
S43.利用最大类间方差算法对差异图进行阈值分割，实现二值化处理，得到变化检测结果；
2。