基于微调语义分割模型的街景影像变化检测方法

• 作者: 李文国 黄亮 左小清 王译著
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 街景 变化检测 DeeplabV3+
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 200-205
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.202435

摘要

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.