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融合孪生神经网络与互注意力的建筑物变化检测

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1建筑物变化检测现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2单任务与多任务学习对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3框架设计概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

融合孪生神经网络与互注意力模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1基于孪生神经网络的建筑物变化检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1.1双重特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.2双重信息融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2互注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.1互注意力的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.2互注意力在建筑物变化检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

模型设计与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1模型架构描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3数据处理与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.2实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2.1准确率评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2.2变化检测效果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.2展望未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.内容简述

在当今快速发展的城市化进程中，建筑物的变化检测成为了地理信息系统（GIS）、城市规划和灾害管理等领域的关键问题。传统的变化检测方法多依赖于遥感影像的目视解译或基于特征的算法，然而这些方法在面对大规模、复杂场景时往往显得效率低下且精度不足。随着深度学习技术的发展，特别是神经网络在图像识别任务中的卓越表现，为解决上述问题提供了新的思路。

本研究提出了一种融合孪生神经网络与互注意力机制的新型建筑物变化检测框架。该框架旨在通过引入深度学习模型自动提取并匹配建筑物特征，从而实现对不同时间点上建筑物状态的精确比较。具体而言，我们采用孪生神经网络架构，分别处理两个不同时期的高分辨率卫星图像，以捕捉建筑物的形态及纹理信息。为了增强模型对细粒度变化的敏感性，并提高跨时间点特征的一致性，我们进一步集成了互注意力机制。此机制允许两个子网络之间的特征图进行交互，通过计算相互间的相似性来加权调整各自的特征表示，使得模型能够更加聚焦于真正发生变化的区域，而抑制背景噪声和其他无关因素的影响。

通过对多个具有代表性的数据集进行实验验证，所提出的框架展示了其在建筑物