本發(fā)明公開(kāi)一種基于整型推理量化CNN的SAR圖像變化檢測(cè)方法，其步驟為：(1)生成源域SAR圖像的訓(xùn)練集；(2)構(gòu)建整型推理量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(3)利用整型推理量化算法，對(duì)整型推理量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬量化訓(xùn)練；(4)對(duì)待檢測(cè)的SAR圖像進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明引入整型推理量化算法，在訓(xùn)練過(guò)程中將特征值和權(quán)重值由32位浮點(diǎn)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低比特的整型數(shù)據(jù)，在不影響變化檢測(cè)正確率的前提下，降低變化檢測(cè)對(duì)計(jì)算資源的要求，促進(jìn)變化檢測(cè)算法在通用的嵌入式移動(dòng)平臺(tái)中的應(yīng)用優(yōu)點(diǎn)?？蓪?duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)、城市的規(guī)劃布局、自然災(zāi)害等進(jìn)行監(jiān)測(cè)。