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密集多实例建筑物场景变化检测
1
作者
邵子龙
漆林
+3 位作者
陈昆
许玉斌
秦昆
余长慧
《应用科学学报》
北大核心
2025年第4期656-671,共16页
针对大范围复杂机场净空区建筑物在进行变化检测时存在受背景噪声影响较大以及检测效率低等问题,设计了一种多实例差异特征网络(multiple instance and differential feature net,MIDF-Net),用以检测轻量级的场景变化。MIDF-Net由密集...
针对大范围复杂机场净空区建筑物在进行变化检测时存在受背景噪声影响较大以及检测效率低等问题,设计了一种多实例差异特征网络(multiple instance and differential feature net,MIDF-Net),用以检测轻量级的场景变化。MIDF-Net由密集连接特征提取器、差异特征提取器和多实例分类器3部分构成。密集连接特征提取器使用孪生密集连接网络提取双时相的影像特征,差异特征提取器结合双时相影像特征聚焦于变化差异特征生成,多实例分类器从关键局部语义特征中获得场景分类结果。本文利用7个不同城市的机场净空区影像数据制作了一个建筑物变化检测数据集,在此基础上将MIDF-Net应用于机场净空区建筑物变化检测实验,结果表明了所提网络模型的有效性。同时,通过消融实验验证了MIDF-Net各模块的有效性。
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关键词
机场净空区
变化检测
深度学习
密集连接
差异
特征
提取
多实例
学习
多实例差异特征网络
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职称材料
题名
密集多实例建筑物场景变化检测
1
作者
邵子龙
漆林
陈昆
许玉斌
秦昆
余长慧
机构
武汉大学遥感信息工程学院
中国民航科学技术研究院
出处
《应用科学学报》
北大核心
2025年第4期656-671,共16页
基金
国家自然科学基金民航联合基金重点项目(No.U2033216)。
文摘
针对大范围复杂机场净空区建筑物在进行变化检测时存在受背景噪声影响较大以及检测效率低等问题,设计了一种多实例差异特征网络(multiple instance and differential feature net,MIDF-Net),用以检测轻量级的场景变化。MIDF-Net由密集连接特征提取器、差异特征提取器和多实例分类器3部分构成。密集连接特征提取器使用孪生密集连接网络提取双时相的影像特征,差异特征提取器结合双时相影像特征聚焦于变化差异特征生成,多实例分类器从关键局部语义特征中获得场景分类结果。本文利用7个不同城市的机场净空区影像数据制作了一个建筑物变化检测数据集,在此基础上将MIDF-Net应用于机场净空区建筑物变化检测实验,结果表明了所提网络模型的有效性。同时,通过消融实验验证了MIDF-Net各模块的有效性。
关键词
机场净空区
变化检测
深度学习
密集连接
差异
特征
提取
多实例
学习
多实例差异特征网络
Keywords
airport clearance zones
change detection
deep learning
dense connection
differential feature extraction
multiple instance learning
multiple instance and differential feature net(MIDF-Net)
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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1
密集多实例建筑物场景变化检测
邵子龙
漆林
陈昆
许玉斌
秦昆
余长慧
《应用科学学报》
北大核心
2025
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