一种基于图神经网络的变化检测方法
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摘要
本发明公开了一种基于图神经网络的变化检测方法，包括：获取二时相SAR图像I1和I2；基于I1和I2生成三通道图像整合了对数比图像、组合差分图像及基于多尺度超像素重建的差分图像；从三通道图像
中提取超像素，计算超像素件的相似度，构建图G(V,E)，V表示图的节点，E表示图的边；利用变分图自动编码器网络提取图G(V,E)的非局部空间特征表示；利用k‑means聚类算法基于非局部空间特征表示对每一个超像素进行分类。与现有技术相比，本发明通过非局部特征学习建立更加有效的特征表示，使得检测不仅限于局部空间信息，提高了检测精度以及检测方法的鲁棒性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图神经网络的变化检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113160146A
申请号 ：
CN202110336097.3
公开（公告）日 ：
2021-07-23
申请日 ：
2021-03-29
授权号 ：
CN113160146B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
张新征苏杭周喜川
申请人 ：
重庆大学
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区沙正街174号
代理机构 ：
重庆博凯知识产权代理有限公司
代理人 ：
胡逸然
优先权 ：
CN202110336097.3
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/90 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-08-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20210329
申请日 : 20210329
2021-07-23 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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