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龙图腾网恭喜航天宏图信息技术股份有限公司申请的专利面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119048902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411104643.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质是由王宇翔;田静国;柏中强;白晓飞;王硕;黄非;李旭;刘振宁设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质，包括：获取小尺度监测区域对应的两期遥感影像；对两期遥感影像进行多尺度变换处理生成差异概率影像，以及通过深度学习模型对两期遥感影像进行语义分割处理生成两期地物要素图斑影像；基于差异概率影像和两期地物要素图斑影像，生成小尺度监测区域对应的变化图斑结果。本发明实现了对小尺度监测区域的变化检测，为小尺度监测区域的生态环境监管、治理能力的提升提供支撑作用。

本发明授权面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向小尺度的深度学习变化检测方法，其特征在于，包括：获取小尺度监测区域对应的两期遥感影像；对两期所述遥感影像进行多尺度变换处理生成差异概率影像，以及通过深度学习模型对两期所述遥感影像进行语义分割处理生成两期地物要素图斑影像；其中，所述差异概率影像用于表征所述小尺度监测区域内发生变化的子区域对应的置信度，所述地物要素图斑影像用于表征所述小尺度监测区域内不同地物要素的分布情况；基于所述差异概率影像和两期所述地物要素图斑影像，生成所述小尺度监测区域对应的变化图斑结果；其中，所述变化图斑结果用于表征所述小尺度监测区域内不同地物要素的变化情况；基于所述差异概率影像和两期所述地物要素图斑影像，生成所述小尺度监测区域对应的变化图斑结果，包括：基于所述差异概率影像表征的所述置信度和预设置信度阈值，从所述小尺度监测区域中提取出候选子区域；利用空间索引算法，基于两期所述地物要素图斑影像确定所述候选子区域内不同地物要素的分布情况；基于所述候选子区域内不同地物要素的分布情况，确定所述小尺度监测区域内发生变化的目标子区域及其对应的变化类别；基于所述目标子区域及其对应的所述变化类别，生成所述小尺度监测区域对应的变化图斑结果；利用空间索引算法，基于两期所述地物要素图斑影像确定所述候选子区域内不同地物要素的分布情况，包括：对于每个所述地物要素，利用空间索引算法，基于一期所述地物要素图斑影像确定所述候选子区域内该地物要素对应的第一像素个数，以及基于另一期所述地物要素图斑影像确定每个所述候选子区域内该地物要素对应的第二像素个数；利用所述第一像素个数与所述候选子区域包含的像素总个数之间的第一像素占比，以及所述第二像素个数与所述候选子区域包含的像素总个数之间的第二像素占比，描述所述候选子区域内该地物要素的分布情况；基于所述候选子区域内不同地物要素的分布情况，确定所述小尺度监测区域内发生变化的目标子区域及其对应的变化类别，包括：判断所述第一像素占比和所述第二像素占比是否小于第一比例阈值；如果是，确定所述候选子区域未发生变化；如果否，如果所述第一像素占比大于或等于第一比例阈值，且所述第二像素占比小于第二比例阈值，则确定所述候选子区域属于发生变化的目标子区域且变化类别为地物减少；如果所述第一像素占比小于所述第二比例阈值，且所述第二像素占比大于或等于所述第一比例阈值，则确定所述候选子区域属于发生变化的目标子区域且变化类别为地物增加。

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