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龍圖騰網獲悉長沙理工大學申請的專利一種遙感圖像的變化檢測標注方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117557998B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311510960.8，技術領域涉及：G06V20/70；該發明授權一種遙感圖像的變化檢測標注方法是由唐立軍;劉深波;周昱亨設計研發完成，并于2023-11-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種遙感圖像的變化檢測標注方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種遙感圖像的變化檢測標注方法，輸入兩幅目標場景在不同時像的遙感圖像，在選擇自動標注方式后，對所述遙感圖像中所選擇的標注目標提取目標的輪廓，以通過AI模型輔助生成數據標簽；所述AI模型在原有的CDNET網絡結構的編碼器和解碼器之間設置了特殊的加權注意力機制，所述加權注意力機制由通道注意力模塊、空間注意力模塊和尺度注意力模塊依次串聯組成。本發明通過改進的AI模型結構提高了遙感圖像中變化檢測的標注效率、準確性和一致性，減少對手動標注的依賴，從而緩解一些手動標注的缺點，以便于對遙感圖像變化對象進行快速批量標注工作。

本發明授權一種遙感圖像的變化檢測標注方法在權利要求書中公布了：1.一種遙感圖像的變化檢測標注方法，其特征在于，輸入兩幅目標場景在不同時像的遙感圖像，在選擇自動標注方式后，對所述遙感圖像中所選擇的標注目標提取目標的輪廓，以通過AI模型生成數據標簽； 所述AI模型在原有的CDNET網絡結構的編碼器和解碼器之間設置了加權注意力模塊，所述加權注意力模塊由通道注意力模塊、空間注意力模塊和尺度注意力模塊依次串聯組成；所述加權注意力模塊中，F為輸入特征圖，F^為輸出特征圖，C為輸入特征圖的通道數； 所述通道注意模塊中，首先使用最大池化和平均池化對F的全局空間信息進行壓縮，生成大小為1×1×C的兩個特征圖，然后通過多層感知得到兩個一維特征圖，對兩個一維特征圖進行歸一化處理，得到加權特征圖一；所述空間注意模塊中，將加權特征圖一輸入1×1×1卷積模塊激活F，并將結果輸入Sigmoid函數，得到加權特征圖二；所述尺度注意力模塊中，首先對加權特征圖二進行全局池化，接著進行全連接操作，并將結果輸入線性整流激活函數，將輸出結果再一次進行全連接操作，最后輸出到Sigmoid激活函數，得到加權特征圖三； 所述加權特征圖一、加權特征圖二和加權特征圖三依次通過元素求和串行連接，再執行Sigmoid激活函數后得到輸出特征圖F^； 所述AI模型的編解碼結構具體為：輸入圖片通過兩個3*3的卷積得到輸出的特征圖1，特征圖1經過一次下采樣，再通過兩次3*3的卷積得到特征圖2，重復三次3*3卷積和下采樣操作依次得到特征圖3、4、5，然后將特征圖5的線性投影降維處理后通過編解碼結構Transformer，并送入到所述加權注意力模塊得到特征圖6，所述特征圖6與特征圖4融合后通過兩次3*3的反卷積和上采樣得到得到特征圖7，所述特征圖7與特征圖3融合后通過兩次3*3的反卷積和上采樣得到得到特征圖8，所述特征圖8與特征圖2融合后通過兩次3*3的反卷積和上采樣得到得到特征圖9，所述特征圖9與特征圖1融合后通過兩次3*3的反卷積即得到處理后的輸出圖片。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長沙理工大學，其通訊地址為：410114 湖南省長沙市雨花區萬家麗南路二段960號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。