【摘 要】
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变化检测是检测不同时间同一地点拍摄的图像间所发生的变化。传统变化检测由于不同时刻下场景的光照强度不同、拍摄图像时相机位姿不同等因素引起的噪声与图像变化混在一起,难以确定场景中的变化。为了解决以上问题,提出一种基于循环卷积的变化检测模型,较传统的变化检测更加准确地提取出场景中的语义变化。该模型基于VGG16网络,使用全卷积神经网络(Fully Convolution Network, FCN)作为迭
【基金项目】
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厦门市重大科技项目资助(3502Z20201019),天津市自然科学基金青年科学基金项目资助(20JCQNJC00720)。
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变化检测是检测不同时间同一地点拍摄的图像间所发生的变化。传统变化检测由于不同时刻下场景的光照强度不同、拍摄图像时相机位姿不同等因素引起的噪声与图像变化混在一起,难以确定场景中的变化。为了解决以上问题,提出一种基于循环卷积的变化检测模型,较传统的变化检测更加准确地提取出场景中的语义变化。该模型基于VGG16网络,使用全卷积神经网络(Fully Convolution Network, FCN)作为迭代的基本网络,将上一次检测出的变化图作为参考值与原始图像对一起作为下一次的输入再次送入网络中进行检测,通
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