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龍圖騰網獲悉哈爾濱工業大學;上海航天測控通信研究所申請的專利基于特征增強與融合的遙感圖像變化檢測方法以及裝置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：CN117079122B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310723124.1，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于特征增強與融合的遙感圖像變化檢測方法以及裝置是由劉東洋;謝寶蓉;張鈞萍;穆文濤設計研發完成，并于2023-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征增強與融合的遙感圖像變化檢測方法以及裝置在說明書摘要公布了：基于特征增強與融合的遙感圖像變化檢測方法以及裝置，屬于遙感圖像變化檢測技術領域，尤其涉及對地面上、衛星上或無人機上的遙感圖像實時處理。解決了現有變化檢測技術所存在的準確率低、特征表示能力差、類別平衡能力不足以及無法在保持較低計算復雜度的情況下，同時具有較高的精度和效率的問題。所述檢測方法包括：輸入同一待檢測區域配準后的雙時相遙感圖像數據，并分別提取該數據的三個級別的特征，然后進行全局與局部特征增強，獲得對應的三個差異性特征；進一步，進行融合處理獲得聚合后的特征；最后，根據所述特征獲得遙感圖像變化檢測結果。本發明適用于部署在地面、無人機或衛星上，以用于對遙感圖像進行變化檢測。

本發明授權基于特征增強與融合的遙感圖像變化檢測方法以及裝置在權利要求書中公布了：1.基于特征增強與融合的遙感圖像變化檢測方法，其特征在于，所述方法包括： S1、輸入同一待檢測區域配準后的雙時相遙感圖像數據，并分別提取所述雙時相遙感圖像數據的三個級別的特征；其中，所述雙時相遙感圖像數據分別為T1時刻遙感圖像數據和T2時刻遙感圖像數據； S2、對提取的所述三個級別的特征進行全局與局部特征增強，獲得增強了全局與局部特征的三個差異性特征； S3、將所述增強了全局與局部特征的三個差異性特征融合，得到聚合后的特征； S4、根據所述聚合后的特征，獲得遙感圖像變化檢測結果；所述遙感圖像變化檢測結果為所述同一待檢測區域的地表地形在T2時刻相對于T1時刻的變化區域和非變化區域； 所述S2采用全局分支、局部分支、跳躍連接分支、加和單元以及求差單元實現； 所述全局分支，用于接收所述S1輸出的三個級別的特征，并增強所述三個級別的特征中的全局特征，獲得增強了全局特征的三個級別的特征； 所述局部分支，用于接收所述S1輸出的三個級別的特征，并增強所述三個級別的特征中的局部特征，獲得增強了局部特征的三個級別的特征； 所述跳躍連接分支，用于接收所述S1輸出的三個級別的特征，獲得校正參數，所述校正參數用于對所述全局分支和所述局部分支的輸出結果進行校正； 所述加和單元，用于將所述全局分支輸出的增強了全局特征的三個級別的特征、所述局部分支輸出的增強了局部特征的三個級別的特征，以及所述跳躍連接分支輸出的校正參數進行加和，以獲得增強了全局與局部特征的三個級別的特征Sg1_T1和Sg1_T2、Sg2_T1和Sg2_T2以及Sg3_T1和Sg3_T2； 所述求差單元，用于分別計算Sg1_T1與Sg1_T2、Sg2_T1與Sg2_T2以及Sg3_T1與Sg3_T2之間的特征圖張量差值，獲得增強了全局與局部特征的三個差異性特征；所述三個差異性特征分別為第一差異性特征Df3，第二差異性特征Df4以及第三差異性特征Df5； 所述全局分支，包括兩個可分離自注意力模塊和一個1×1的卷積層； 所述局部分支，包括一個1×1卷積層以及兩個3×3卷積層； 所述跳躍連接分支，包括一個1×1的卷積層。

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哈爾濱工業大學;上海航天測控通信研究所，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區西大直街92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”。