基于信息传递和注意力机制的图像变化检测方法

摘要

本发明提出了一种基于信息传递和注意力机制的图像变化检测方法，用于解决现有图像变化检测方法中存在的检测准确度低的技术问题。实现步骤为：读入图像并进行归一化处理，构建训练样本集，搭建一个基于信息传递和注意力机制的深度神经网络模型，设定深度神经网络的训练参数，判断深度神经网络的损失函数是否满足迭代停止条件，对深度神经网络的可训练参数进行更新，利用训练好的深度神经网络输出图像变化检测结果图。本发明结合信息传递和注意力机制，搭建深度神经网络提取的图像特征语义及结构信息丰富，对图像的表达能力及辨别性强，提高了变化检测检测准确度，可用于土地覆盖检测、灾难评估、视频监控等技术领域。