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龍圖騰網獲悉安徽大學申請的專利面向遙感影像變化檢測的輕量化特征平滑組注意力網絡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：CN120088616B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510155940.6，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權面向遙感影像變化檢測的輕量化特征平滑組注意力網絡是由王彪;吳艷蘭;楊輝設計研發完成，并于2025-02-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向遙感影像變化檢測的輕量化特征平滑組注意力網絡在說明書摘要公布了：本發明公開了面向遙感影像變化檢測的輕量化特征平滑組注意力網絡，涉及遙感信息提取技術領域，首先，設計了組卷積通道自注意力，將輸入特征沿通道維度劃分為小窗口；其次，設計了一個雙特征融合模塊來過濾和重構多尺度特征，從而平滑卷積核之間的差異，增強模型的泛化能力；本發明解決了CNN和Transformer在全局?局部特征提取中的交互能力限制和計算成本問題，在應用上，取得具有實用價值的遙感目標檢測技術，以期切實地推進遙感影像中目標地物監測的應用與發展。

本發明授權面向遙感影像變化檢測的輕量化特征平滑組注意力網絡在權利要求書中公布了：1.面向遙感影像變化檢測的輕量化特征平滑組注意力網絡，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一、收集遙感影像數據集； 步驟二、模型構建； 步驟三、模型實現與訓練； 步驟四、模型精度評價； 步驟一中，從網上分別下載CDD、SECOND、LEVIR-CD、LEVIR-CD+和WHU-CD數據集，并將圖像大小統一裁剪為256×256像素，采用隨機翻轉、旋轉、縮放操作對圖像進行增強，按7:1:2劃分比例將所有patch隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集，所述步驟二中的LAGANet由雙編碼器、雙解碼器組成的結構，編碼部分由CGSA模塊和下采樣模塊組成，使用深度可分離卷積代替標準卷積塊，下采樣模塊由多組深度可分離卷積層、批歸一化層和ReLU激活函數層組成，用來提取不同尺度的特征，同時最大限度地減少計算復雜度和信息損失； 在解碼階段，通過整合兩組深度可分離卷積層、批歸一化層以及ReLU激活函數層形成解碼部分，在解碼器的特征融合階段，首先融合來自兩個時間段的特征，然后，通過過濾和重構過程，平滑卷積核之間的差異，再與上一階段的特征合并，所述步驟二中的模型包括CGSA模塊、雙特征融合模塊以及損失函數模塊，所訴步驟二中應用多頭注意力機制將輕量級、通道間特征進行耦合處理，CGSA模塊將輸入特征在通道維度上均勻劃分為四個注意力頭，確保每個注意力頭可以學習不同的特征，具體公式如下Q，K，V＝ConvQ，K，Vwxi 式中，xi表示第i個block的全輸入特征，wxi表示窗口分割處理；其中，Q、K、V由3個1×1卷積得到；T表示轉置運算，d為降維；是通道，即應用多頭注意力機制MHSA，根據正面的數量將輸入窗口特征分為n組，然后，對這n個通道特征分別進行自注意力計算，最后，利用前向傳播τf感知和分析累積注意特征圖的局部特征。

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安徽大學，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經開區九龍路111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”。