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  • 常用的变化检测方法
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    2019-08-22 22:06:26

    1.基于光流的检测方法

    光流:空间运动目标在观测成像上像素运动的瞬时速度。
    光流场:包含图像速度大小和方向,上一幅图像到下一幅图像对应像素点之间的位移信息。
    缺点:

    1. 检测区域灰度等级变化不明显时,不能对运动目标进行有效的检测
    2. 视频场景中的光线发生改变时,即使场景中没有运动目标,光流法也会检测到光流
    3. 3维场景中的图像投射到二维空间时,图像中会损失一些灰度和亮度信息,该方法检测运动目标是会存在孔径和遮挡

    2.基于帧间差分的检测方法

    对视频序列中相邻两帧进行“相减”运算来检测运动区域的方法
    相邻两帧做差与预先设定的阈值进行比较

    3.基于背景减除的检测方法

    建立一个背景模型,将模型与视频帧序列逐帧比较。若两者的同一位置相同,则被认为是背景并更新背景,否则为运动目标。
    背景建模是此方法中的关键环节,主要方法有高斯背景建模法、核密度估计建模法、Codebook背景建模法

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  • 本文是论文《多时相遥感影像变化检测方法综述》的阅读笔记。由于文章是中文的,强烈建议阅读原文,本文也尽可能用文章中的原话来描述问题。 一、变化检测简述 变化检测根据对同一物体或现象在不同时间的观测来确定...

    本文是论文《多时相遥感影像变化检测方法综述》的阅读笔记。由于文章是中文的,强烈建议阅读原文,本文也尽可能用文章中的原话来描述问题。

    一、变化检测简述

    变化检测根据对同一物体或现象在不同时间的观测来确定其不同的处理过程。遥感影像变化检测的研究目的是找出感兴趣的变化信息,滤除作为干扰因素的不相干的变化信息。

    现有绝大多数变化检测应用中,常用的方法仍然是目视解译和人工手动勾画,需要耗费大量人力及时间,处理效率低下。变化检测的方法和理论模型有很多,如代数法、分类法、面向对象法、时间序列分析法和可视化法等。现有的检测方法没有哪一种是适合所有场景的。变化检测没有通用的流程,但主要覆盖数据预处理、变化检测方法、阈值分割、精度评定等方面。

    二、变化检测的分类和发展历程

    按照不同的分类标准,变化检测的分类如下图所示。在监督变化检测中先验信息可以来源于训练好的模型、GIS矢量数据等。

    下图是变化检测方法发展的时间脉络图。初始发展期(20世纪80年代)主要以像元级统计方法为主;第一次高潮(20世纪90年代)主要是机器学习带来了生机;第二次高潮(2000 - 2009年)对象级变化检测引起了各种关注。伴随着高空间分辨率遥感影像的商业化,面向对象影像分析技术被引入高分辨率遥感影像分析中,变化检测的基本单元由像素逐渐过渡到对象;第三次浪潮(2010年以后)大数据和人工智能使变化检测进入新的热潮。

    三、变化检测的预处理

    几何配准误差是变化检测最主要的误差来源之一,因此许多变化检测方法,特别是像素级变化检测方法,都要求参与变化检测的多时相影像已完成高精度的配准;但对于不少特征级的变化检测方法,如面向对象法,由于对提取出的特性或目标进行比较时可采用顾及配准误差的缓冲区分析法,从而避免了过于苛刻的高精确配准要求。

    辐射校正是预处理的另一个重要环节。不同时期的光学遥感影像,如拍摄季节与日期不同、太阳高度角不同、成像角度不同、气象条件不同等,都会造成影像辐射值不同,显著地影响变化检测结果的精度,所以通常在变化检测之前需要进行辐射校正。常用的辐射校正方法包括绝对辐射校正和相对辐射校正两种类型。绝对辐射校正需要大量的成像及其他参数,因此相对辐射校正是一种更经常采用的方法。相对辐射校正方法将一幅影像作为参考影像,调整另一幅影像的辐射特性,使之与参考影像一致。但并非所有的变化检测方法都需要辐射校正,比如分类后变化检测方法是没必要进行辐射校正的。

    四、目前主流的变化检测方法

    1. 传统方法

    传统变化检测方法结果的精度对差异图的依赖很大,但生成差异图的过程会损失很多信息,导致检测结果精度不稳定。

    2. 基于深度学习的方法

    深度学习网络端对端的结构,使得我们能够直接从多时相遥感影像中获得变化检测结果。

    3. 基于面向对象影像分析的方法

    区别于像素级方法,对象级变化检测最重要的一个环节就是影像分割。影像对象较之单个像素包含了地物更多的整体信息,基于对象的影像分析方法更接近于人眼识别图像过程。根据变化检测策略的不同,对象级变化检测方法大致可以分为直接对象变化检测、同步分割后对象变化检测、分类后变化检测几个类型。分类后变化检测方法是比较经典的方法,对不同时相影像分别进行独立面向对象影像分类,然后再进行对象所属类别、几何形状及空间上下文信息等对比分析,获取变化区域及变化轨迹。

    4. 场景变化分析方法

    场景变化分析就是在语义层次分析多时相对应场景的语义类别是否发生变化以及发生了何种变化。

    5. 三维变化检测方法

    二维变化检测仅能检测平面上的变化,对高度上的变化则无能为力。三维变化检测方法的确定是三维数据获取的高成本及高难度,以及由于三维变化检测增加了新的数据维度,因此还将面临三维数据本身的不确定性问题。根据三维变化检测中三维信息使用的不同,三维变化检测方法大致可以分为几何信息直接比较的方法和几何信息与光谱信息相结合的方法。

    6. 时间序列变化检测方法

    时间序列变化检测方法主要针对长时间序列遥感影像的时间趋势分析。

    7. 混合方法

    混合方法是指综合运用上述方法中的两种或两种以上方法进行变化检测处理,包括两方面内容:一是在检测的不同阶段和步骤中使用不同的检测方法进行处理,即基于过程的混合方法;二是分别使用不同的变化检测方法对各自的结果进行综合分析,即基于结果的混合方法。

    五、精度评价

    根据变化检测的精度评估层次,可将变化检测的误差矩阵分为简单变化检测误差矩阵和分类变化检测误差
    矩阵。误差矩阵和Kappa系数评价方法是最成熟、最常用的变化检测精度评估方法。目前变化检测的精度评估主要是基于像素级的,误差矩阵是最常用、最成熟的精度评估方法。

    六、自己的理解

    说一点自己的理解。比如给定两张一年以前的卫星图像和一张一年后的卫星图像,一年前图像中的有些东西可能在一年后消失了,如被河水淹没的岛屿;也可能在一年后出现了新的东西,如新的建筑物。变化检测的目的就是找出这些发生了变化(消失或出现)的地方,并标注出来。标注图可以是一个二值图,1表示发生了变化,0表示没发生变化。

    最简单的方式就是两图做差,然后取绝对值。但是这样这样有个问题,比如都是草地,在不同时间拍摄得到的像素值可能是不同的,所以两张图做差后可能只是非常接近于0。而我们要得到的是一个二值图,一个简单的方法是设置一个阈值,小于该阈值的,就认为没发生变化,即在两张图中是相同的东西。还有一个方法就是先对两张图像中的物品进行分类,比如分成草地、河流、建筑物等等,然后将得到的分类图做差。

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  • 常用计算机检测病毒的方法

    千次阅读 2021-07-13 01:58:35
    常用的计算机病毒检测方法有以下几种:1、软件仿真扫描法:专门用来对付多态变形病毒。该病毒在每次传染时,都将自身以不同的随机数加密于每个感染的文件中,传统搜索法根本就无法找到它。软件仿真技术则是成功地...

    常用的计算机病毒检测方法有以下几种:

    1、软件仿真扫描法:专门用来对付多态变形病毒。该病毒在每次传染时,都将自身以不同的随机数加密于每个感染的文件中,传统搜索法根本就无法找到它。软件仿真技术则是成功地仿真CPU执行,在DOS虚拟机下伪执行病毒程序,安全并确实地将其解密,使其显露本来的面目,再加以扫描。

    2、比较法:用原始备份与被检测引导扇区或文件作比较。看长度,内容变化。简便,不需专用软件。但无法确认病毒的种类名称。

    3、综合对比法:将每个程序的文件名、大小、时间、日期及内容,综合为一个检查码,附于程序后:再利用此对比系统,追踪记录每个程序的检查码是否遭更改,判断是否感染病毒。

    4、搜索法:用每一种病毒体含有的特定字符串对被检测的对象进行扫描。如果在对象内部发现了某一种特定字节串,就表明发现了该字节串所代表的病毒。

    5、分析法:静态分析和动态分析。利用反汇编工具和DEBUG等调试工具进行防病毒专业技术人员所使用的一整套剖析方法。可发现新病毒,提取特征字串,制定防杀措施方案。

    6、人工智能陷阱技术和宏病毒陷阱技术:监测计算机行为的常驻式扫描技术。它将所有病毒所产生的行为归纳起来,一旦发现内存中的程序有任何不当的行为,系统就会有所聱觉,并告知使用者。优点是速度快、操作简便,可侦测到各式病毒;缺点是程序设计难,且不易考虑周全。宏病毒陷阱技术是结合了搜索法和人工智能陷阱技术,依靠行为模式来侦测已知及未知的宏病毒。

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  • 实现数据变化检测捕捉的4种方法

    千次阅读 2020-12-03 17:08:46
    数据变化检测捕捉(CDC)意味着识别并跟踪数据库中发生的更改,以便可以采取措施,例如更新数据库或生成其他输出要素。这个想法是使用增量更新的方式来复制需要的数据,这样就不必在每次更新表时都复制整个数据库...

    数据变化检测捕捉(CDC)意味着识别并跟踪数据库中发生的更改,以便可以采取措施,例如更新数据库或生成其他输出要素。这个想法是使用增量更新的方式来复制需要的数据,这样就不必在每次更新表时都复制整个数据库进行全量同步了。

    例如,使用CDC工作流程维护数据库可以使您的团队执行分析并生成商业智能。对于出于不同目的数据维护的单独表示形式或子集,这可能是很有用的。假设您有一个内部地理数据库,该数据库会全天不断更新,并且希望通过公共网络地图共享它。在这里创建自动工作流以提取,处理和增量加载更改的要素,可以使Web地图保持最新状态,同时节省大量的计算时间和网络流量。

    数据变化检测捕捉(CDC)有多种方法,最佳方法取决于您的源数据以及可用的信息和工具。让我们比较一些识别数据库变化的常见方法,以及如何在自动化环境中实现每个变化更新。我们将介绍的方法包括:

    1. 利用SQL ServerOracle其他系统提供的内置CDC工具或事务日志
    2. 每当数据更新时,使用触发器来触发更新行为
    3. 比较时间戳,以确定最近更新了哪些要素
    4. 将整个数据库或表与历史版本进行对比

    一个HTML报告中列出了平面布置图数据集中发生了什么变化,并在地图上覆盖了新旧几何图形。在我们的检测网络研讨会上了解更多关于如何生成变化检测报告并将其自动发送给相关者。

    另请参阅:该博客专注于检查变化的数据,若想获取检查变化的数据图层属性结构。可以在我们的Schema Drift网络研讨会上了解有关此内容的更多信息。

    1.基于日志的CDC来利用内置的变化跟踪功能

    许多系统具有用于跟踪变化的内置功能:Esri数据/软件(如Geodatabase和ArcGIS Portal)具有版本和归档功能,Smallworld具有替代功能,Oracle具有工作空间,其他维护事务日志或更改日志。如果您不害怕深入数据库核心,那么这是让数据库进行所有跟踪的逻辑方法,让您可以自由在CDC工作流程中利用这些结果。

    您的工作流程应从日志表中提取最近的变化,首先过滤插入/更新/删除的内容,然后在目标系统中触发相应的行为-例如,将相应的插入/更新/删除应用于数据库或生成一个报告显示发生了什么变化。

    该Web地图是基于变化跟踪工作流生成的,该工作流从SQL Server变更日志表收集增量变更,并将更新发送到ArcGIS Online。

    如果您对使用更改日志使目标系统保持最新状态感兴趣,请观看“更新数据”网络研讨会的“基于日志的变化数据检测”部分,在此我们演示如何使用FME读取SQL Server事务日志。并更新ArcGIS Online网络地图。在FME中,可以使用Reader或SQLCreator转换器中的WHERE子句从日志表中获取最新变化。

    特定于读者的变化检测”演示中还演示了在添加适用于GeodatabaseSmallworldOracle的Reader时如何利用内置功能。FME将在'fme_db_operation'属性中将要素标记为已插入/已更新/已删除,然后可以使用这些要素在目标系统中执行操作。要实现完全自动化,请在FME Server Automation运行工作流,以确保您的端点在源数据库更改时保持最新状态。

    2.使用数据库触发器或Webhooks设置自己的变更日志

    如果数据库没有变更日志或内置的变化跟踪工具怎么办?如果使用数据库,则可以创建变化检测表(即“影子表”)并设置触发器方便在发生任何更改时对其进行更新。该表将用于跟踪发生的每个变化。

    设置完成后,您可以保留数据库以使其自动保持最新状态。然后创建一个工作流以连接到此影子表,进行过滤并照常执行操作。这种方法的缺点是多余的表使数据库混乱。如果不介意这种情况,那么它是使数据库完成变化更新工作的直接方法。

    如果您不能或不想使用数据库触发器,webhooks可以做类似的事情。在FME Server中,设置带有webhook触发器的自动化,该触发器在发生任何情况时启动FME工作区。

    在FME Server中创建的此自动化过程使用Webhook触发更改检测工作流。

    要观看一个演示,在该演示中我们将构建一个自动化的FME工作流程来读取影子表并处理变更,请观看我们变更数据在线讲座中的“数据库触发器/ Webhooks ”。

    3.使用时间戳字段

    如果您想避免梳理数据库的事务日志或变更跟踪功能-或甚至没有这样做的选项-那么您可以使用表的一列字段或属性来记录变更的时间。

    如果您要提取专门与日期范围相关的变更,例如逐年差异,这也可能是变更跟踪的理想方法。使用您的DBMS或FME,添加一个字段以记录每行上次修改的日期/时间。然后,通过过滤此属性并仅提取变更的行,在CDC工作流程中可以使用此字段。

    该表包含一个LastUpdate(最后更新时间)列,该列指示每行的最后修改时间,并且可以在变更跟踪工作流中使用。

    要利用FME中的时间戳字段,请使用Reader参数中的WHERE子句来仅读取在特定日期范围内最后修改的数据。在我们的变更数据网络研讨会的“修改时间戳记”部分中观看演示如何设置读模块参数和转换器的演示。

    4.使用ChangeDetector转换器执行对比

    将数据的当前状态与以前的状态进行对比是检查变更的最彻底,最精确的方法,并且在没有现有变化跟踪的情况下时是很有用的。对于那些无权访问更改日志,无权添加影子表或时间戳字段但仍需要在可重复的自动化工作流程中跟踪数据集中的变更的用户,通常会遇到这种情况。

    在FME中,这就是ChangeDetector转换器的作用。它读取原始数据集和已更新后的数据集,然后输出更新,插入,删除和未更改的行。之后可以使用“ fme_db_operation”属性(由ChangeDetector设置)来定义如何处理输出系统中的要素。

    为了比较现有和新的几何数据(例如宗地多边形),ChangeDetector具有两个有用的参数,包括用于定义在认为几何“变化”之前允许多少变化的容差值。要了解有关容差值和变化检测的更多信息,请阅读我们的变化检测博客,并查看ChangeDetector帮助文档以获取有关如何设置该转换器参数的详细信息。

    关于性能的说明:对于包含数十万行的数据集,将整个结果区分开可能会导致性能不足。通过限制检查的列/属性的数量可以达到更好的性能,但是如果仍然不够,那么上述其它变化检测方法之一可能更适合。

    观看“使用FME管理变化数据”以了解如何使用ChangeDetector在各种数据类型上比较属性和几何。我们还将演示如何将自动化用于无人值守的工作流程,您可以在后台连续运行。举一个实际的例子,美国政府的土地管理局使用ChangeDetector集成了10个空间数据源,并使其存储库保持最新。查看他们的演示文以了解他们的工作流程如何将数据库的当前版本与历史版本进行比较,并使用增量加载来大大减少大型变化数据集的处理时间。


    您为CDC选择的方法实际上取决于您正在使用的格式以及可用的工具和数据。但无论使用哪种方法,我都希望您可以放心的看到该解决方案很简单。无需在数据上“发现差异” –您可以设置FME工作流来自动处理变化跟踪。

    通过下载FME免费试用版来尝试自己的变化数据捕捉工作流程,并查看以下教程:

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