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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种双时相遥感图像变化检测方法、模型构建方法和装置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：CN114494870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210073167.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种双时相遥感图像变化检测方法、模型构建方法和装置是由于建志;曹书语;丁兆旭;王智慧;崔宾阁;刘成龙;曹越设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双时相遥感图像变化检测方法、模型构建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双时相遥感图像变化检测方法、模型构建方法和装置，属于遥感图像处理技术领域，采用加入了挤压‑激励模块的深度残差网络模型构建双时像遥感图像特征提取器，特征提取器融合了高层特征的丰富语义信息和低层特征的丰富细节信息，通过引入挤压‑激励模块对各通道信息进行加权，让模型更加关注重要的特征，提升了特征提取的效果，金字塔注意力模块针对现有的检测不同尺寸大小变化目标，在切割图像的方式上做了改进，金字塔注意力模块将特征图切割为若干组不同尺寸的边缘像素互相重叠的特征子图，对特征子图使用共同注意力算法进行处理，提升了模型对不同尺寸变化区域、尤其是尺寸较小的变化区域的检测能力。

本发明授权一种双时相遥感图像变化检测方法、模型构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种双时相遥感图像变化检测模型构建方法，其特征在于，所述双时相遥感图像变化检测模型构建方法包括：采用加入了挤压-激励模块的深度残差网络模型构建双时相遥感图像特征提取器；构建用于计算双时相特征图像素对之间的相关性并以相关性为权重对特征图加权计算的金字塔注意力模块，其中，所述金字塔注意力模块的内部嵌套设计共同注意力算法；采用预设的遥感图像数据集，并对所述预设的遥感图像数据集进行图像偏移、亮度和对比度变换，之后利用复合损失函数训练所述双时相遥感图像特征提取器和所述金字塔注意力模块组成的双时相遥感图像变化检测模型，所述双时相遥感图像变化检测模型用于根据双时相遥感图像获取二值变化检测图像；构建双时相遥感图像特征提取器具体为：保留深度残差网络模型的第一卷积层至第五卷积层且删除其后的全局池化层、全连接层和激活函数层后作为双时相遥感图像特征提取器的基础网络；在深度残差网络模型的第二卷积层之后添加1x1卷积层，在第三卷积层和第四卷积层之后分别添加1x1卷积层和上层采样层，在第五卷积层的输出之后添加全局平均池化层、1x1卷积层、上层采样层和级联层；在所述级联层之后添加挤压-激励模块后整体构成双时相遥感图像特征提取器，其中，所述挤压-激励模块用于对特征图的各通道进行加权学习；构建金字塔注意力模块的具体过程为：构建一个基于相邻子图边缘像素重叠机制切割双时相遥感图像特征提取器输出的特征图得到特征子图；针对每一对特征子图采用共同注意力算法进行预测得到注意力子图；构建一个用于将所述注意力子图进行拼接的图像拼接模块，其中，拼接后的注意力特征图与切割前的图像尺寸相等，重叠像素区域的拼接结果等于其所在的两幅相邻注意力子图对应像素区域的预测结果以相等权重进行加权的结果；构建一个由1个级联层和1个1x1卷积层组成的级联卷积模块，所述级联卷积模块用于将拼接后的注意力特征图进行融合，融合后产生的注意力特征图与输入金字塔注意力模块前的特征图尺寸相等。

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