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申请/专利权人：山东科技大学
摘要：本发明提供了一种基于多时相SAR图像的铁路周界预测方法，涉及合成孔径雷达测量技术领域，具体包括如下步骤：输入相同地理场景、不同时间拍摄的多时相SAR图像，并通过log算子生成差异图像；利用层次模糊C均值聚类算法对差异图像进行预分类，将预分类得到的确定类样本输入到双域网络，生成变化图像；通过多时相对比学习，学习不同样本对之间的相似性和差异性。本发明的技术方案克服现有技术中不能够准确预测铁路周界环境变化的问题。
主权项：1.一种基于多时相SAR图像的铁路周界预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，输入相同地理场景、不同时间拍摄的多时相SAR图像，并通过log算子生成差异图像；S2，利用层次模糊C均值聚类算法对差异图像进行预分类，将预分类得到的确定类样本输入到双域网络，生成变化图像；S3，通过多时相对比学习，学习不同样本对之间的相似性和差异性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种基于多时相SAR图像的铁路周界预测方法
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