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耦合MAE-InternImage算法的铁路周边环境变化检测 认领 引用
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作者 方杨 易炼 +2 位作者 卢金涛 吴枫 蔡亚锋 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2025年第4期26-36,共11页
针对当前铁路周边环境变化检测时模型存在的检测精度依赖于训练样本、检测精度低的问题,提出一种耦合MAE-InternImage算法的变化检测模型。首先基于MAE模型,对遥感影像数据进行自监督训练,获取预设权重;接着将时相遥感影像语义分割训练... 针对当前铁路周边环境变化检测时模型存在的检测精度依赖于训练样本、检测精度低的问题,提出一种耦合MAE-InternImage算法的变化检测模型。首先基于MAE模型,对遥感影像数据进行自监督训练,获取预设权重;接着将时相遥感影像语义分割训练数据和预设权重输入InternImage大模型,进行微调训练;最后基于训练完成的MAE-InternImage模型,获取一期、二期影像中高精度的林地、耕地、裸土语义信息,通过差值运算获取变化区域。实验结果表明,所提出的算法在耕地、林地和裸土变化检测性能指标上明显优于Siam-FC、Changer和BIT算法,耕地、林地、裸土的变化检测精度分别为64.01%、80.64%、64.19%。通过语义值追溯,可以明确出语义转换关系。该研究对铁路周边环境常态化智能巡检等应用具有技术参考意义。 展开更多
关键词 MAE InternImage 变化检测 智能巡检
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