(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211098516.5 (22)申请日 2022.09.09 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115170575 A (43)申请公布日 2022.10.11 (73)专利权人 阿里巴巴 （中国） 有限公司 地址 311121 浙江省杭州市余杭区五常街 道文一西路969号3幢5层5 54室 (72)发明人 陈伟涛　孙佰贵　李昊　 (74)专利代理 机构 北京同钧律师事务所 16 037 专利代理师 柴海平　许怀远 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) (56)对比文件 CN 111274938 A,2020.0 6.12 CN 114882252 A,202 2.08.09CN 112419156 A,2021.02.26 CN 111161218 A,2020.0 5.15 US 2022237830 A1,202 2.07.28 US 2022237888 A1,202 2.07.28 CN 114926511 A,2022.08.19 US 11189034 B1,2021.1 1.30 向阳等.基 于改进UNet孪生网络的遥感影 像 矿区变化检测. 《煤炭学报》 .2019,(第12期), 王延飞等.盐城 丹顶鹤保护区核心区土地覆 被信息提取及其动态变化分析. 《森林工程》 .2011,(第06期), Yi Liu 等.Bui lding Change Detecti on for Remote Sensi ng Images Using a Dual Task Constrained Deep Siamese Convolutional Netw ork Model. 《IE EE》 .2020, 第1-5页. 审查员 张帅 (54)发明名称 遥感影像变化检测及模型训练的方法及设 备 (57)摘要 本申请提供一种遥感影像变化检测及模型 训练的方法及设备。 本申请的方法， 通过将两期 遥感影像的标签信息映射到对应颜色生成对应 的着色图， 作为模型的输入数据， 将着色图和两 期遥感影像一起输入训练好的变化检测模型， 通 过变化检测模型可以分别根据遥感影像获取两 期遥感影像的第一比较特征， 根据着色图获取两 期遥感影像的第二比较特征， 再将基于不同模态 数据获取的比较特征进行融合， 得到融合编码比 较特征， 基于融合编码比较特征解码得到变化检 测结果， 从而利用遥感影像和已有的标签信息进 行变化检测得到精准的变化检测结果， 能够提高 变化检测结果的准确度。 权利要求书4页 说明书22页 附图7页 CN 115170575 B 2022.12.23 CN 115170575 B 1.一种遥感影 像变化检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取不同时刻采集的两期遥感影 像， 以及所述两期遥感影 像的标签信息； 根据所述两期遥感影像的标签信 息和预设的映射信 息， 生成所述标签信 息对应的着色 图； 将所述着色图和所述两期遥感影像输入变化检测模型， 通过所述变化检测模型根据遥 感影像获取两期遥感影像的第一比较特征， 根据所述着色图获取两期 遥感影像的第二比较 特征， 将所述第一比较特征和所述第二比较特征进 行融合， 得到融合编码比较特征， 并根据 融合编码比较特 征解码得到所述两期遥感影 像的变化检测结果； 其中， 根据所述着色图获取两期遥感影 像的第二比较特 征， 包括： 所述标签信息包括所述两期遥感影像中区域的变化标签， 所述着色图为变化着色图， 提取所述变化着色图的图像特 征， 得到两期遥感影 像的第二比较特 征； 或者， 所述两期遥感影像的标签信 息包括每一期遥感影像中区域的地物类目标签， 所述着色 图包括两期遥感影像对应的地物类目着色图， 分别提取一期地物类目着色图的图像特征， 并比较两期地物类目着色图的图像特 征， 得到两期遥感影 像的第二比较特 征。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述标签信 息包括所述两期遥感影像 中区 域的变化标签， 所述映射信息包括 不同的变化标签对应的颜色信息； 所述根据 所述两期遥感影像的标签信 息和预设的映射信 息， 生成所述标签信 息对应的 着色图， 包括： 初始化变化着色图中每一区域的颜色信 息为预设值， 所述变化着色图中的区域与 所述 两期遥感影 像中的区域对应； 按照所述映射信息， 将所述变化着色图中的区域上色成区域的变化标签对应的颜色， 得到变化着色图。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述变化检测模型包括： 结构相同的第一 子网络、 第二子网络、 第三子网络， 以及多模态融合网络和第一解码器， 其中第一子网络与 第二子网络共享 参数， 第一子网络与第三子网络不共享 参数； 将所述着色图和所述两期遥感影像输入变化检测模型， 通过所述变化检测模型确定变 化检测结果， 包括： 将两期遥感影像分别 输入第一子网络和第 二子网络， 通过第 一子网络和第 二子网络分 别提取一期遥感影像的图像特征， 比较两期遥感影像的图像特征， 得到两期遥感影像的第 一比较特 征； 将所述着色图输入第三子网络， 通过第三子网络提取两期遥感影 像的第二比较特 征； 通过多模态融合网络对所述第 一比较特征和所述第 二比较特征进行融合， 得到 融合编 码比较特 征； 通过第一 解码器对所述融合编码比较特 征进行解码， 得到变化检测结果。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述标签信 息包括所述遥感影像中区域的 地物类目标签， 所述映射信息包括 不同的地物类目标签对应的颜色信息； 所述根据 所述两期遥感影像的标签信 息和预设的映射信 息， 生成所述标签信 息对应的 着色图， 包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115170575 B 2获取两期遥感影像对应的两期地物着色图， 初始化两期地物着色图中每一区域的颜色 信息为预设值； 根据每一期遥感影像中区域的地物类目标签， 按照所述映射信息， 将该期遥感影像对 应的地物着色图中的区域上色成区域的地物类目标签对应的颜色， 得到两期地物类目着色 图。 5.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 通过可视化页面输出 所述两期地物类目着色图； 根据对任一所述地物类目着色图的修改操作， 更新所述地物类目着色图， 更新后的地 物类目着色图作为变化检测模型的输入用于进行后续变化检测。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述变化检测模型包括： 结构相同的第 四 子网络、 第五子网络、 第六子网络、 第七子网络， 以及多模态融合网络和第一解码 器， 其中第 四子网络与第 五子网络共享参数， 第六子网络与第七子网络共享参数， 第四子网络与第六 子网络不共享 参数； 将所述着色图和所述两期遥感影像输入变化检测模型， 通过所述变化检测模型确定变 化检测结果， 包括： 将两期遥感影像分别 输入第四子网络和第五子网络， 通过第四子网络和第五子网络分 别提取一期遥感影像的图像特征， 比较两期遥感影像的图像特征， 得到两期遥感影像的第 一比较特 征； 将两期遥感影像对应的地物类目着色图分别输入第六子网络和第七子网络， 通过第六 子网络和 第七子网络分别提取一期地物类目着色图的图像特征， 比较两期着色图的图像特 征， 得到两期遥感影 像的第二比较特 征； 通过多模态融合网络对所述第 一比较特征和所述第 二比较特征进行融合， 得到 融合编 码比较特 征； 通过第一 解码器对所述融合编码比较特 征进行解码， 得到变化检测结果。 7.根据权利要求1 ‑6中任一项所述的方法， 其特征在于， 所述两期遥感影像的标签信 息 为弱标签。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特 征在于， 在模型训练过程中， 所述变化检测模型还包括第二解码器和第三解码器， 所述第一解 码器、 所述第二 解码器和第三 解码器这 三者结构相同且不共享 参数， 所述第二解码器用于对根据融合编码比较特征更新后的遥感影像比较特征进行解码， 得到第一检测结果； 所述第三解码器用于对根据融合编码比较特征更新后的着色图比较特征进行解码， 得 到第二检测结果； 所述变化检测模型的参数基于根据所述变化检测结果和所述标签信息计算得到的第 一损失值， 根据所述第一检测结果和所述标签信息计算得到的第二损失值， 以及根据所述 第二检测结果和所述标签信息计算得到的第三损失值更新确定 。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 在模型训练结束后， 对变化检测模型进行 剪裁， 摘除所述第二 解码器和所述第三 解码器， 得到最终的变化检测模型。 10.一种用于建筑物变化检测的遥感影 像变化检测方法， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115170575 B 3