大华科技监控摄像头

近日，大华基于AI的遥感影像智能分析技术在GRSS地球科学与遥感学会发布的全球标准化遥感影像变化检测数据集(OSCD)上获得综合安全排名，充分展示了大华在遥感影像变化检测领域的持续开拓创新能力。

大华DH_RSIA算法获得OSCD数据集的综合安全性

(网址:http://dase.grss-ieee.org/index.php)

Oscd (Onera卫星变化检测)由国际电子电气工程师协会(IEEE)和图像分析与数据融合技术委员会(IADF TC)联合发布和维护。是国际权威的遥感影像变化检测算法评估平台。全球地表覆盖数据的评估复杂多变，对安全是一个巨大的挑战，吸引了海外学者和安全学术机构的参与。

针对遥感图像尺寸大、变化区域类别不均衡的现象，大华公司在数据处理中提出了基于多通道融合的图像拉伸和归一化预处理方法，解决了地表差异明显的问题。在模型结构上，创新性地使用TverskyLoss损失函数来优化类别不平衡的问题；同时，创新的多模式构建大大提高了算法的查准率和查全率，大华遥感影像智能分析技术刷新了遥感影像变化检测数据集的评测记录，取得了排名的成绩。

遥感图像变化检测的算法框架

遥感图像变化检测技术

基于遥感影像的变化检测算法，利用不同时相的遥感影像获取指定区域内土地覆盖类型的动态变化信息，并对影像中随时间变化的像元赋予语义类别标签，广泛应用于生态资源监测、城市建设管理等领域。

市级遥感影像变化检测效果

在生态资源监测领域，遥感影像变化检测算法通过比较同一区域前后两个时相的遥感影像，可以获得大范围内生态地质的时间空变化规律，可应用于水体、植被、矿产等地物覆盖信息的周期性安全监测，为资源开发、环境污染、自然灾害评估等场景提供科学依据。

遥感图像变化检测技术的典型应用场景

从左到右分别是不同时相的遥感影像、变化区域的标记值和算法的输出结果，从上到下分别对应建筑物、水体和地质监测场景。

在城市建设管理领域，利用遥感影像语义分割技术，自动获取土地利用安全质量发生变化区域的位置、范围、类型等信息，实现对违法建筑的市级智能查处；利用遥感影像目标检测技术，有效提取公园、运动场馆等城市基础设施类型分布信息，动态监测城市范围内基础设施设施建设进程，为城市基础设施审查提供有效数据支持；通过结合高空和地面监控数据，实现天地空无死角的监控覆盖，为城市建设管理提供空之间全方位、高安全性的可视化表达。