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龍圖騰網獲悉三峽大學申請的專利基于CNN和Transformer的多層級融合建筑物變化檢測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：CN117011696B 。

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：202310600672.5，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于CNN和Transformer的多層級融合建筑物變化檢測方法是由邵攀;石衛超設計研發完成，并于2023-05-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于CNN和Transformer的多層級融合建筑物變化檢測方法在說明書摘要公布了：一種基于CNN和Transformer的多層級融合建筑物變化檢測方法，包括以下步驟：步驟1：對兩期遙感影像進行預處理；步驟2：將三組通道提取的各層級特征輸入到一種改進的時空注意力交叉增強模塊；步驟3：將步驟2得到的增強后兩通道多層級特征輸入到一種改進的通道交互多層級融合模塊；步驟4：利用Soble算子提取建筑物的邊界；步驟5：將步驟3得到的融合特征依次輸入到多層感知機MLP和基于數據相關的上采樣模塊，通過反向傳播進行模型訓練；最后使用訓練好的模型進行變化檢測。能夠更有效的集成CNN和Transformer的優勢，更有效的提取兩期影像的特征，得到更優的變化檢測結果。

本發明授權基于CNN和Transformer的多層級融合建筑物變化檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于CNN和Transformer的多層級融合建筑物變化檢測方法，其特征是，步驟為： Step1、對兩期遙感影像進行預處理，然后通過三個通道提取兩期影像的多層級特征：通道1將兩期影像級聯，通過殘差CNN網絡提取級聯后影像的多層級特征；通道2將兩期影像進行差值運算，通過殘差CNN網絡提取差值影像的多層級特征；通道3將兩期影像級聯，通過Transformer網絡提取級聯后影像的多層級特征； Step2、將三組通道提取的各層級特征輸入到時空注意力交叉增強模塊，利用通道2輸出的時空差異特征對通道1和3的特征進行時空注意力交叉增強，并輸出增強后的通道1和3的多層級特征； Step3、將Step2得到的增強后兩通道多層級特征輸入到通道交互多層級融合模塊，對兩通道的特征分別進行通道優先和層級優先兩種多層級融合操作； Step4、利用Soble算子提取建筑物的邊界，并通過高斯模糊運算擴展所提取的建筑物邊界區域； Step5、首先將Step3得到的融合特征依次輸入到多層感知機MLP和基于數據相關的上采樣模塊，并通過SoftMax層求解變化概率圖；然后基于變化概率圖、變化參考圖和Step4得到的邊界區域，使用邊界加權交叉熵損失函數計算損失，通過反向傳播進行模型訓練；最后使用訓練好的模型進行變化檢測； 所述的Step2具體步驟如下： 時空注意力交叉增強模塊包含兩個子模塊：時空注意力圖生成模塊和交叉增強模塊； Step2.1、將Step1.2中通道2提取的多層級特征輸入到TSAM模塊，生成多層級注意力圖S={s i |i=1,2,3,4}，其中第i個層級的注意力圖s i基于層級特征d i生成，具體過程如下： 對F d中第i個層級尺寸為C i×H i×W i的特征d i進行平均和最大雙池化操作，分別得到兩個1×H i×W i的特征圖；然后將其級聯，并將級聯特征通過7×7卷積和Sigmoid函數生成注意力圖s i（1×H i×W i）；生成s i的公式如下： 3 式中，表示Sigmoid函數，Conv表示卷積操作，Concat表示通道級聯操作，AvgPool和MaxPool分別表示平均池化和最大池化操作； Step2.2、將Step1.2中通道1提取的多層級特征F c和Step2.1生成的多層級注意力圖S輸入到交叉增強模塊CEM中，利用注意力圖S對特征F c進行加權增強，得到增強的多層級特征；交叉增強在相同層級之間進行，對于F c中第i個層級特征c i（C i×H i×W i），通過第i個層級注意力圖s i進行增強； Step2.3、將Step1.2中通道3提取的多層級特征F t與和Step2.1生成的多層級注意力圖S輸入到交叉增強模塊CEM中，利用注意力圖S對特征F t進行加權增強，得到增強的多層級特征；交叉增強在相同層級之間進行，對于F t中第i個層級特征t i（C i×H i×W i），通過第i個層級注意力圖s i進行增強。

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