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申请/专利权人：武汉理工大学三亚科教创新园
摘要：本申请提出了一种基于注意力机制和联合损失函数的海岸带变化检测方法，属于海岸带变化检测的技术领域，本发明利用非线性变换注意力机制和联合损失函数来解决光学遥感影像中的海岸带变化检测的问题，并对双时相特征进行像素级减法操作，使模型有效地定位了海岸带变化的具体位置，减小了因亮度差异导致的误差，提高了变化检测的准确度；联合损失函数联合交叉熵损失函数和边缘提取损失函数，提高了变化检测模型在处理复杂场景的表现，同时减小了目标域背景之间的混淆，提升了边缘明显区域的变化检测。
主权项：1.一种基于注意力机制和联合损失函数的海岸带变化检测方法，其特征在于，包括：步骤，获取待检测区域不同时相的光学遥感影像，并对所述光学遥感影像进行图像预处理，得到预处理后的图像数据集，所述图像数据集包括训练数据集和待检测数据集；步骤，构建海岸带变化检测模型，所述模型包括特征提取模块、非线性变换注意力模块和差异提取模块；步骤，将相同区域不同时相的训练数据集输入到特征提取模块中，得到提取的不同时相的图像特征，并将图像数据映射到特征空间，得到不同时相的特征图，所述不同时相的训练数据集为时相A的训练数据集和时相为B的训练数据集，其中时相A晚于时相B；步骤，将时相A和时相B的特征图分别输入到非线性变换注意力模块，得到时相A和时相B的全局特征图；步骤，将时相A和时相B的全局特征图输入到差异提取模块中，得到时相A和时相B全局特征图的差异特征，根据所述差异特征得到变化检测结果；步骤，根据交叉熵损失函数和边缘损失函数构建联合损失函数，利用联合损失函数优化海岸带变化检测模型，得到优化后的变化检测模型；步骤，将不同时相的待检测图像输入优化后的变化检测模型，得到海岸带变化检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学三亚科教创新园 基于注意力机制和联合损失函数的海岸带变化检测方法
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