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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于雙孿生分支的遙感圖像變化檢測網絡及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：CN116524361B 。

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：202310544667.7，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于雙孿生分支的遙感圖像變化檢測網絡及檢測方法是由馬晶晶;張天祥;唐旭;張向榮;焦李成設計研發完成，并于2023-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雙孿生分支的遙感圖像變化檢測網絡及檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙孿生分支的遙感圖像變化檢測網絡及檢測方法，主要解決現有技術在多種分辨率遙感圖像中檢測能力不足的問題，該檢測網絡由孿生局部信息編碼分支、孿生全局信息編碼分支、差異增強模塊、特征融合模塊和分類器組成，孿生局部和全局信息編碼分支提取多層次雙時局部細粒度和全局上下文特征；差異增強模塊生成并增強差異特征；特征融合模塊融合局部、全局和跨層次的信息并挖掘通道線索；分類器對最終融合特征進行分類并生成變化預測圖。本發明通過雙孿生分支提取多層次雙時局部和全局特征增強了網絡的泛化能力；通過差異增強模塊和特征融合模塊提高了網絡的檢測精度，可用于土地覆蓋識別、城市擴張估計和農業發展監測。

本發明授權基于雙孿生分支的遙感圖像變化檢測網絡及檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙孿生分支的遙感圖像變化檢測網絡，其特征在于，包括： 孿生局部信息編碼分支（1），包括若干個下采樣層（11）、若干個標準殘差塊（12）和若干個可變形卷積單元（13），用于提取多層次雙時相局部細粒度特征； 孿生全局信息編碼分支（2），包括若干個下采樣層（21）、若干個滑動窗口Transformer塊（22）和可變形Transformer塊（23），用于提取多層次雙時相全局上下文特征； 差異增強模塊（3），其包括減法單元（31）、拼接單元（32）和卷積單元（33），用于對孿生局部信息編碼分支（1）提取的同層次雙時相局部細粒度特征進行差異信息的增強并生成局部差異增強特征，對孿生全局信息編碼分支（2）提取的同層次雙時相全局上下文特征進行差異信息的增強并生成全局差異增強特征； 特征融合模塊（4），其包括加法單元（41）、通道注意力單元（42）、乘法單元（43）、卷積單元（44）和拼接單元（45），用于逐級融合多層次特征，生成最終融合特征； 所述加法單元（41），用于整合差異增強后的雙孿生分支局部差異特征和全局差異特征，傳輸給通道注意力單元（42）； 所述注意力單元（42），其由1個平均池化層和1個最大池化層并聯后與1個多層感知機層和1個sigmoid激活函數層級聯組成，用于生成通道注意權重，傳輸給乘法單元（43）； 所述乘法單元（43），用于對差異增強后的局部差異特征和全局差異特征分別與通道注意權重相乘，以獲得通道加權特征，傳輸給拼接單元（45）； 所述卷積單元（44），其由1×1卷積層組成，用于對上一層次融合后特征進行降維，降維后特征傳輸給拼接單元（45）； 所述拼接單元（45），用于對同層次的加權后局部差異增強特征和全局差異增強特征和上一層次融合后特征進行通道維度拼接，以完成特征融合，生成融合特征； 分類器（5），其由第一3×3卷積層、批次歸一化層、ReLU激活函數層、第二3×3卷積層、softmax函數和argmax函數依次級聯組成，用于對最終融合特征分類并生成二值變化預測圖，其中0表示不變像素，1表示變化像素。

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西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2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”。