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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海大學(xué)申請(qǐng)的專利基于時(shí)空演變的遙感影像篡改目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115457362B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211149714.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)基于時(shí)空演變的遙感影像篡改目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)是由武星;李攀設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-21向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于時(shí)空演變的遙感影像篡改目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明揭示了一種基于多視角特征和多尺度監(jiān)督的遙感影像篡改目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，包括：邊界檢測模塊，檢測篡改目標(biāo)經(jīng)偽裝遮蔽處理出現(xiàn)的邊界偽影；噪音檢測模塊，捕捉被篡改區(qū)域與遙感影像真實(shí)區(qū)域噪聲分布的差異特征；雙重注意力特征融合模塊，利用通道注意力融合網(wǎng)絡(luò)將通道的特征進(jìn)行融合；多尺度監(jiān)督損失，包含三種尺度的損失聯(lián)合訓(xùn)練模型，提高模型泛化性能。本發(fā)明提供的基于多視角特征和多尺度監(jiān)督的遙感影像篡改目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)，構(gòu)建了遙感影像篡改目標(biāo)異常自動(dòng)檢測模型，可以精準(zhǔn)檢測和定位經(jīng)過篡改處理的影像區(qū)域。

本發(fā)明授權(quán)基于時(shí)空演變的遙感影像篡改目標(biāo)檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時(shí)空演變的遙感影像篡改目標(biāo)檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括高時(shí)空分辨率生成模塊、時(shí)空不一致性檢測模塊以及結(jié)果輸出模塊； 高時(shí)空分辨率生成模塊進(jìn)一步包括： 高時(shí)間低空間單元，用于分別提取指定待生成時(shí)刻的高時(shí)間、低空間分辨率遙感影像和位于指定待生成時(shí)刻附近的附近時(shí)刻的高時(shí)間、低空間分辨率遙感影像中的低頻特征，得到最終的高時(shí)間低空間特征圖； 高空間低時(shí)間單元，用于分別提取對(duì)應(yīng)時(shí)刻的低時(shí)間、高空間分辨率遙感影像中的高頻特征，并過濾噪聲信息得到最終的低時(shí)間高空間特征圖； 特征融合單元，用于將相同維度和大小的高時(shí)間低空間特征圖與低時(shí)間高空間特征圖融合生成指定時(shí)刻的高時(shí)空分辨率遙感影像； 時(shí)空不一致性檢測模塊進(jìn)一步包括空間不一致單元、時(shí)間不一致單元和時(shí)空特征融合單元，其中： 空間不一致單元和時(shí)間不一致單元基于高時(shí)空分辨率遙感影像分別從時(shí)間和空間兩個(gè)角度檢測偽造區(qū)域的不一致性，分別獲得空間不一致特征圖與時(shí)間不一致特征圖； 時(shí)空特征融合單元，用于捕獲和融合空間不一致特征圖與時(shí)間不一致特征圖的不一致信息，實(shí)現(xiàn)信息互補(bǔ)，獲得最終的特征表示，實(shí)現(xiàn)偽造目標(biāo)的輔助檢測； 結(jié)果輸出模塊基于時(shí)空不一致性檢測模塊輸出的最終的特征表示識(shí)別并輸出遙感影像被篡改區(qū)域坐標(biāo)與篡改方式。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人上海大學(xué)，其通訊地址為：200436 上海市寶山區(qū)上大路99號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。