一种孪生差分网络的场景变化轮廓检测

摘要

本发明公开了一种孪生差分网络的场景变化轮廓检测，包括训练准备过程和识别运行流程，所述训练准备过程包括：数据采集，数据标注，深度学习网络特征提取器模型设计，区域选取器设计，深度学习网络误差设计，模型训练；识别运行流程包括：模板图片和目标检测图片匹配视角变换计算模块，神经网络变化区域轮廓检测模块。本发明运用了深度孪生网络，对模板图片和目标检测图片匹配矫正和孪生网络联合变化异常检测，极大的提高了检测准确度。