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龙图腾网恭喜河南大学申请的专利基于高效注意力的轻量级光学遥感图像变化检测方法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：CN115713529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211524552.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于高效注意力的轻量级光学遥感图像变化检测方法是由李军伟;李世杰;杨伟;金勇;郭凌辉设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高效注意力的轻量级光学遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高效注意力的轻量级光学遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：首先，对光学遥感图像进行预处理，得到对应的变化标签图；然后对其进行切割得到训练样本；再将双时相图像进行串联后通过FOCUS模块、深度残差块、轻量级注意力模块以得到精细化的不同尺度特征图，随后利用多尺度特征融合模块对得到的多幅特征图进行聚合以生成变化图；待训练结束后，将模型的所有参数信息保存下来；最后将经过预处理的待测样本输入至变化检测模型中，经计算输出检测结果图。本发明方案利用FOCUS下采样层、能够扩大感受野的深度残差卷积块、高效的注意力机制和多尺度特征融合模块以更少的参数和计算量实现变化区域的提取。

本发明授权基于高效注意力的轻量级光学遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.基于高效注意力的轻量级光学遥感图像变化检测方法，其特征在于：包括以下几个步骤： A、将双时相光学遥感图像依次进行正射校正、图像配准、图像拉伸以及图像数值归一化预处理，从而得到数据分布一致的双时相光学遥感图像； B、将步骤A中获得的经过预处理后的双时相光学遥感图像，标注遥感图像中更新的部分，得到对应的变化标签图； C、将从步骤B中得到的变化标签图以及步骤A中获得的经过预处理后的双时相光学遥感图像，采用同一尺寸对其进行切割，得到训练样本； D、将步骤C中获得的训练样本中的双时遥感图像进行串联； E、串联的图像对通过FOCUS模块进行下采样，再将下采样后的特征图输入由卷积核大小为3×3和5×5的DW卷积构成的深度残差块进行编码，从而提取与变化区域相关的特征图； F、将步骤E中得到的特征图输入到高效注意力模块中，实现对特征图的细化； G、将步骤F中得到的不同层次的特征输入到多尺度特征融合模块中，得到最终的特征图X； H、将步骤G中获得的最终融合特征X输入到由1×1卷积组成的预测头中并得到训练样本的双时相图像的预测变化图； I、将二分类交叉熵损失与Dice损失结合形成混合损失函数以计算步骤H中得到的训练样本的双时相图像的预测变化图与对应的标签图之间的损失； J、训练结束后，将训练好的变化检测模型的权重参数和超参数信息都保存下来； K、将待检测的前、后时相遥感图像依次经正射校正、图像配准、图像拉伸以及图像数值归一化预处理后，接着采用同一尺寸对其进行切割以获得待测样本； L、将待测样本输入至步骤J中得到的变化检测模型中，经计算输出待测样本的预测变化图。

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