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摘要
本发明公开了一种基于深度神经网络结构寻优的图像变化检测方法,主要解决现有图像变化检测方法中存在的检测泛化性能和灵活性低的问题。其实现方案为：读入图像并进行归一化处理,构建训练样本集,对深度神经网络结构进行编码；根据网络结构编码方式,初始化种群；基于训练样本集,以进化算法搜索最优网络结构；利用最优网络结构输出图像变化检测结果图。本发明基于进化算法的搜索策略,能高效地自动搜索给定任务的最优深度神经网络结构,面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性,提高了变化检测的灵活性,可用于土地覆盖检测、灾难评估、视频监控。
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