【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于痕迹检测，具体涉及一种联合sar ccd和全局信息捕获的微弱痕迹检测方法。
技术介绍
1、随着遥感技术的不断发展，在短时间内可以获取大量的图像。将流行的深度学习方法引入遥感图像分析中可以实现智能高效的处理。合成孔径雷达(synthetic apertureradar，sar)系统具有相干成像特性，其获取的复图像对地表特征更为敏感。传统的基于强度的变化检测方法的非相干变化检测(incoherent change detection，iccd)仅利用多时态图像之间的强度差异，其结果只能反映如地震或洪水灾害等明显的地理变化。目前只有少数公开的深度学习方法可以实现从相干变化检测(coherent change detection，ccd)差异图像中自动检测轨迹。桑迪亚实验室提出了一种由小步幅卷积和空洞卷积组成的堆卷积神经网络(convolutional neural network，cnn)。该模型在桑迪亚痕迹数据集上进行训练，能够实现自动检测车辆痕迹。
2、尽管这些方法利用深度学习实现了自动轨迹检测，但模型的检测能力较弱，检测精度较低。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种联合sar ccd和全局信息捕获的微弱痕迹检测方法。
2、第一方面，本专利技术提供了一种联合sar ccd和全局信息捕获的微弱痕迹检测方法，包括：
3、获取预训练数据集，预训练数据集为包括轮胎痕迹的合成孔径雷达成像进行相干变化检测sar
4、根据预训练数据集，对全局上下文捕获网络(global-context capturingnetwork，gccn)进行预训练，得到第一gccn，gccn包括unet网络和transformer网络；
5、获取实测数据集，实测数据集包括不同时刻在相同几何位置获得的双航过合成孔径雷达sar图像(以下简称双航过sar图像)，以及，相应时间段内相应几何位置所对应的标注图像，标注图像中包括目标运动轨迹的坐标信息；
6、对实测数据集中的至少一对双航过sar图像进行预处理，得到至少一个差异图像；
7、根据各差异图像和相应的标注图像，对第一gccn进行训练，得到训练好的gccn，训练好的gccn用于根据不同时刻在目标几何位置获得的双航过sar图像，确定目标几何位置处的微弱痕迹。
8、第二方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
9、存储器，用于存放计算机程序；
10、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面所提供的方法步骤。
11、第三方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面所提供的方法步骤。
12、本专利技术的有益效果：
13、本专利技术提供的联合sar ccd和全局信息捕获的微弱痕迹检测方法，通过所获取的包括轮胎痕迹的预训练数据集，对全局上下文捕获网络gccn进行预训练，得到第一gccn；通过对所获取的实测数据集中，至少一对双航过sar图像进行预处理，得到至少一个差异图像，并根据各差异图像和相应时间段内相应几何位置所对应的包括目标运动轨迹的坐标信息的标注图像，对第一gccn进行训练，得到训练好的用于根据不同时刻在目标几何位置获得的双航过sar图像，确定目标几何位置处的微弱痕迹的gccn，提高了模型训练的效率、模型检测精度以及检测能力。
14、以下将结合附图及实施例对本专利技术做进一步详细说明。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种联合SAR CCD和全局信息捕获的微弱痕迹检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实测数据集中的至少一对所述双航过合成孔径雷达SAR图像进行预处理，得到至少一个差异图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用扩展光流迭代算法eFolki，对所述实测数据集中的至少一对所述双航过合成孔径雷达SAR图像进行图像配准处理，得到至少一个具有亚像素级配准的配对图像对，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用扩展光流迭代算法eFolki，对所述特征金字塔进行处理，包括：
5.根据权利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，所述预设的复合估计器表示为：
6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述根据各所述差异图像和相应的标注图像，对所述第一GCCN进行训练，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述GCCN，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据各所述差异图像和相应的标注图像，对所述第
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获取实测数据集，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
...【技术特征摘要】
1.一种联合sar ccd和全局信息捕获的微弱痕迹检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述实测数据集中的至少一对所述双航过合成孔径雷达sar图像进行预处理，得到至少一个差异图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用扩展光流迭代算法efolki，对所述实测数据集中的至少一对所述双航过合成孔径雷达sar图像进行图像配准处理，得到至少一个具有亚像素级配准的配对图像对，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用扩展光流迭代算法efolki，对所述特征金字塔进行处理，包括：
5.根据权利要求2-4任一...
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