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基于微调语义分割模型的街景影像变化检测方法

A Change Detection Method of Street View Image Based on Fine Tuning Semantic Segmentation Model

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利用传统统计方法与机器学习方法对街景影像进行变化检测时,存在精度低、鲁棒性差和泛化能力弱等问题.因此提出一种微调的DeeplabV3+网络街景影像变化检测方法.首先将街景数据集和Camvid数据集合为联合数据集,用于微调的DeeplabV3+网络训练;然后将训练得到的模型用于街景影像分类,并采用变化向量分析获取差异影像;最后对差异影像进行二值化和精度评价.研究结果表明,该方法正确率比大津法、K均值法提升25％以上,同时具有较强的鲁棒性和泛化能力,是一种可行的街景影像变化检测方法.

李文国、黄亮、左小清、王译著

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昆明理工大学国土资源工程学院

云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心,云南昆明650093

街景 变化检测 DeeplabV3+

国家自然科学基金国家自然科学基金

4196103941961053

2021

10.11907/rjdk.202435

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(2)
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