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申请/专利权人：四川泓宝润业工程技术有限公司;重庆泓宝科技股份有限公司

摘要：本公开揭示了一种遥感图像变化检测方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：S100：获取同一目标在两个不同时间点采集的遥感输入待测图像；S200：对遥感输入待测图像预处理，以获得预处理后的遥感输入待测图像；S300：构建遥感图像变化检测模型并训练，以获得训练好的遥感图像变化检测模型；S400：将预处理后的遥感输入待测图像输入训练好的遥感图像变化检测模型，以对同一目标在两个不同时间点采集的遥感输入待测图像是否发生变化进行检测。本公开能够提高同一目标的遥感输入图像在两个不同时间点的变化检测精度。

主权项：1.一种遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：获取同一目标在两个不同时间点采集的遥感输入待测图像；S200：对所述遥感输入待测图像预处理，以获得预处理后的遥感输入待测图像；S300：构建遥感图像变化检测模型并训练，以获得训练好的遥感图像变化检测模型；其中，所述模型通过采用孪生骨干网络对所输入的预处理后的遥感输入待测图像分别进行特征提取，并对孪生骨干网络中每层的输出依次进行融合；具体地，所述遥感图像变化检测模型包括：输入模块、编码器、双时相特征融合增强网络、解码器和分割输出头；所述输入模块包括两个输入层，用于输入预处理后的同一目标在两个不同时间点采集的遥感输入待测图像；所述编码器包括两个孪生的特征提取模块，用于对分别由两个输入层输入的预处理后的遥感输入待测图像进行特征提取；每个特征提取模块均采用结构相同的ResNet50作为骨干网络，该网络包括依次连接的卷积块、最大池化层以及4个叠加的第一至第四残差模块；每个残差模块的结构相同，依次包括两个叠加的卷积块、一个二维卷积层、一个二维批规范化层、Concat层和一个ReLU函数，其中，每个卷积块由一个二维卷积层、一个二维批规范化层和一个ReLU函数组成；所述双时相特征融合增强网络用于对由两个特征提取模块提取到的特征进行融合增强；所述双时相特征融合增强网络包括具有相同结构的第一至第五双时相特征融合增强模块，其中，第一双时相特征融合增强模块同时与两个特征提取模块中的卷积块连接；第二双时相特征融合增强模块同时与两个特征提取模块中的第一残差模块连接；第三双时相特征融合增强模块同时与两个特征提取模块中的第二残差模块连接；第四双时相特征融合增强模块同时与两个特征提取模块中的第三残差模块连接；第五双时相特征融合增强模块同时与两个特征提取模块中的第四残差模块连接；每个双时相特征融合增强模块包括第一分支和第二分支，第一分支包括依次连接的最大池化层、全连接层、ReLU函数和全连接层；第二分支包括依次连接的平均池化层、全连接层、ReLU函数和全连接层；此外，第一分支和第二分支还共同连接有拼接层、sigmoid激活函数和卷积块；所述解码器包括叠加的且结构相同的第一至第五Unet解码模块，其中，第一Unet解码模块同时连接第四和第五双时相特征融合增强模块；第二Unet解码模块同时连接第一Unet解码模块和第三双时相特征融合增强模块；第三Unet解码模块同时连接第二Unet解码模块和第二双时相特征融合增强模块；第四Unet解码模块同时连接第三Unet解码模块和第一双时相特征融合增强模块；第五Unet解码模块连接第四Unet解码模块；每个Unet解码模块包括两个支路，第一支路包括一个上采样层，第二支路包括依次连接的拼接层和两个卷积块，且第一支路的上采样层的输出连接至第二支路的拼接层的输入；所述分割输出头包括一个1×1的卷积层，输入通道16，输出通道为1，卷积核大小为1，步长为1；S400：将预处理后的遥感输入待测图像输入训练好的遥感图像变化检测模型，以对同一目标在两个不同时间点采集的遥感输入待测图像是否发生变化进行检测。

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