基于DeepLab V3+深度学习的无人机影像建筑物变化检测研究

摘要

针对城市建筑物变化检测的高时间和高空间分辨率需求,研究了基于深度学习的无人机影像建筑物变化检测方法.以大疆精灵4无人机正射影像为数据源,利用变化矢量分析与人工判别生成变化标签数据,并通过数据增强生成数据集.基于DeepLab V3+深度网络,利用生成的数据集进行无人机影像建筑物变化迁移学习,最终实现建筑物变化检测.实验结果表明,深度学习可有效用于无人机影像的建筑物变化检测,对本实验所用数据总精度达到97％以上,可为大范围城市建筑物动态检测、违章检测、损害检测等提供有力支撑.