【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像检测，具体涉及到一种基于无人机场景的变化检测方法及装置。
技术介绍
1、无人机在环境监测、城市规划、农业管理等领域的应用越来越广泛。利用无人机采集的遥感影像进行变化检测和识别，能够有效监控土地利用变化、灾害评估和生态环境变化。
2、相关技术中，传统的变化检测方法通常依赖人工进行特征提取，效率和精度需要进一步提高。并且相关技术中常用的数据是光学卫星数据，占比48.77％，占据主流地位，无人机数据占据9.82％，数据量较少；光学卫星数据分辨率不如无人机数据，小目标的细节特征不够，需要人工提取影像特征、如精品苗木、林地树种的识别和变化检测精度较低，无法推广使用。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出基于无人机场景的变化检测方法及装置，以解决相关技术中存在的技术问题。
2、为了实现上述目的，根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于无人机场景的变化检测方法包括：获取不同时期的无人机飞行遥感影像，并分别对不同时期的遥感影像进行拼接得到待检测区域影像；将不...
【技术保护点】
1.基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，所述各个所述区域候选网络针对提取的不同尺度特征进行处理包括：各区域候选网络不对与其所面向尺度不符的尺度特征进行处理；以及在处理后锚框与特征图中的无效真实区域重叠程度大于预设阈值，则被判定为无效锚框，否则为有效的锚框；对有效的锚框框选的区域输出。
3.根据权利要求1所述的基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，所述深度学习模型在训练时包括：
4.根据权利要求3所述的基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，在训练时...
【技术特征摘要】
1.基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，所述各个所述区域候选网络针对提取的不同尺度特征进行处理包括：各区域候选网络不对与其所面向尺度不符的尺度特征进行处理；以及在处理后锚框与特征图中的无效真实区域重叠程度大于预设阈值，则被判定为无效锚框，否则为有效的锚框；对有效的锚框框选的区域输出。
3.根据权利要求1所述的基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，所述深度学习模型在训练时包括：
4.根据权利要求3所述的基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，在训练时基于预设损失函数进行训练：
5.根据权利要求1所述的基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，经不同所述区域候选网络输出的候选区域分别...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐志杰，吴岳，陈晓玲，洪战，慕号伟，陈志伦，唐永强，裴斐，吴小勇，
申请(专利权)人：金华浙农信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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