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基于融合边缘变化信息全卷积神经网络的遥感图像变化检测
被引量:
7
1
作者
王鑫
张香梁
吕国芳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1694-1703,共10页
高分辨率遥感图像变化检测是了解地表变化的关键,是遥感图像处理领域的一个重要分支。现有很多基于深度学习的变化检测方法,取得了良好的效果,但是不易获得高分辨率遥感图像中的结构细节且检测精度有待提高。因此,该文提出融合了边缘变...
高分辨率遥感图像变化检测是了解地表变化的关键,是遥感图像处理领域的一个重要分支。现有很多基于深度学习的变化检测方法,取得了良好的效果,但是不易获得高分辨率遥感图像中的结构细节且检测精度有待提高。因此,该文提出融合了边缘变化信息和通道注意力模块的网络框架(EANet),分为边缘结构变化信息检测、深度特征提取和变化区域判别3个模块。首先,为了得到双时相图像的边缘变化信息,对其进行边缘检测得到边缘图,并将边缘图相减得到边缘差异图;其次,考虑到高分辨率遥感图像精细的图像细节和复杂的纹理特征,为了充分提取单个图像的深度特征,构建基于VGG-16网络的3支路模型,分别提取双时相图像和边缘差异图的深度特征;最后,为了提高检测精度,提出将通道注意力机制嵌入到模型中,以关注信息量大的通道特征来更好地进行变化区域的判别。实验结果表明,无论从视觉解释或精度衡量上看,提出算法与目前已有的一些方法相比,具有一定的优越性。
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关键词
遥感图像
变化检测
深度学习
注意力机制
边缘变化信息
下载PDF
职称材料
Ghost引导UNet++的高分遥感影像变化检测
2
作者
王鑫
李莹莹
张香梁
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1460-1478,共19页
目的 随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语...
目的 随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语义或位置信息的丢失及网络参数量过大等缺陷,导致检测性能受限。为此,提出一种新型GUNet++(Ghost-UNet++)网络,用于遥感影像的精准变化检测。方法 首先,为了提取双时相遥感影像更具判别性的深度特征,设计具有多分支架构的高分辨率网络HRNet替换传统UNet++的主干网;其次,采用UNet++解码结构进行差异判别时,引入鬼影(Ghost)模块代替传统卷积模块以降低网络参量,并设计密集跳跃连接进一步加强信息传输,以减少深层位置信息的丢失;最后,设计一个集成注意力模块,将网络的多个语义层次特征进行聚合和细化,抑制语义和位置信息的丢失,进一步增强特征表征能力用于最终的精准变化检测。结果 在LEVIR-CD(LEVIR change detection data set)和Google Data Set两个公开数据集上进行实验,结果表明本文算法变化检测精度高达99.62%和99.16%,且网络参数量仅为1.93 M,与现有主流变化检测方法相比优势明显。结论 提出方法综合考虑了遥感图像中语义和位置信息对变化检测性能的影响,具有良好的特征抽取和表征能力,因此变化检测的精度和效率比现有同类方法更高。
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关键词
高分辨率遥感影像
变化检测
深度学习(DL)
鬼影模块
集成注意力
原文传递
题名
基于融合边缘变化信息全卷积神经网络的遥感图像变化检测
被引量:
7
1
作者
王鑫
张香梁
吕国芳
机构
河海大学计算机与信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第5期1694-1703,共10页
基金
国家自然科学基金(51979085)
江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(XYDXX-007)
江苏政府留学奖学金项目。
文摘
高分辨率遥感图像变化检测是了解地表变化的关键,是遥感图像处理领域的一个重要分支。现有很多基于深度学习的变化检测方法,取得了良好的效果,但是不易获得高分辨率遥感图像中的结构细节且检测精度有待提高。因此,该文提出融合了边缘变化信息和通道注意力模块的网络框架(EANet),分为边缘结构变化信息检测、深度特征提取和变化区域判别3个模块。首先,为了得到双时相图像的边缘变化信息,对其进行边缘检测得到边缘图,并将边缘图相减得到边缘差异图;其次,考虑到高分辨率遥感图像精细的图像细节和复杂的纹理特征,为了充分提取单个图像的深度特征,构建基于VGG-16网络的3支路模型,分别提取双时相图像和边缘差异图的深度特征;最后,为了提高检测精度,提出将通道注意力机制嵌入到模型中,以关注信息量大的通道特征来更好地进行变化区域的判别。实验结果表明,无论从视觉解释或精度衡量上看,提出算法与目前已有的一些方法相比,具有一定的优越性。
关键词
遥感图像
变化检测
深度学习
注意力机制
边缘变化信息
Keywords
Remote sensing image
Change detection
Deep learning
Attention mechanism
Edge change information
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
Ghost引导UNet++的高分遥感影像变化检测
2
作者
王鑫
李莹莹
张香梁
机构
河海大学计算机与信息学院
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1460-1478,共19页
基金
国家自然科学基金项目(51979085)
江苏省“六大人才高峰”项目(XYDXX-007)
江苏政府留学奖学金项目(20194296)。
文摘
目的 随着遥感观测技术的飞速发展,遥感影像的分辨率越来越高,如何从高分遥感影像中有效提取具有鉴别性的特征进行地物变化检测成为一个具有挑战性的问题。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉领域,但面向遥感影像变化检测时仍存在图像语义或位置信息的丢失及网络参数量过大等缺陷,导致检测性能受限。为此,提出一种新型GUNet++(Ghost-UNet++)网络,用于遥感影像的精准变化检测。方法 首先,为了提取双时相遥感影像更具判别性的深度特征,设计具有多分支架构的高分辨率网络HRNet替换传统UNet++的主干网;其次,采用UNet++解码结构进行差异判别时,引入鬼影(Ghost)模块代替传统卷积模块以降低网络参量,并设计密集跳跃连接进一步加强信息传输,以减少深层位置信息的丢失;最后,设计一个集成注意力模块,将网络的多个语义层次特征进行聚合和细化,抑制语义和位置信息的丢失,进一步增强特征表征能力用于最终的精准变化检测。结果 在LEVIR-CD(LEVIR change detection data set)和Google Data Set两个公开数据集上进行实验,结果表明本文算法变化检测精度高达99.62%和99.16%,且网络参数量仅为1.93 M,与现有主流变化检测方法相比优势明显。结论 提出方法综合考虑了遥感图像中语义和位置信息对变化检测性能的影响,具有良好的特征抽取和表征能力,因此变化检测的精度和效率比现有同类方法更高。
关键词
高分辨率遥感影像
变化检测
深度学习(DL)
鬼影模块
集成注意力
Keywords
high-resolution remote sensing image
change detection
deep learning(DL)
Ghost module
ensemble attention
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合边缘变化信息全卷积神经网络的遥感图像变化检测
王鑫
张香梁
吕国芳
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
2
Ghost引导UNet++的高分遥感影像变化检测
王鑫
李莹莹
张香梁
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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