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摘要
传统方法对长焦距摄像头影像进行变化区域提取时，由于光照、摄像头抖动等影响，导致像素点不能精确配准，变化检测不能准确识别建筑物变化的问题，本文提出基于深度学习的监控建筑影像变化检测算法。首先利用图像相似性进行筛选，粗略提取变化区域图像；再利用Faster R-CNN网络对变化区域图像进行建筑物识别与提取。通过桂林西站图像采集试验，结果表明本文方法相比差值法提取变化区域进行变化检测，虚检率降低0.126，漏检率降低0.518，正确率提高0.124，完整率提高0.519，质量提高0.12，在城乡结合部由于建筑物与背景区别更大，具有更好的检测结果和泛化能力。
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