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龙图腾网恭喜中国农业大学申请的专利一种基于频域转换的多尺度耕地变化检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510317032.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于频域转换的多尺度耕地变化检测系统是由苗双喜;谢中祥;观聘洲;黄健熙;张哲维;邵明慧;杜磊设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域转换的多尺度耕地变化检测系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于频域转换的多尺度耕地变化检测系统，属于遥感图像处理和计算机视觉技术领域。首先对双时相图像进行特征提取，获得多尺度第一特征图；该第一特征图经由不同大小的小卷积核进行多核并行卷积处理，再拼接融合成第二特征图；第二特征图经过特征增强生成抽取特征图；双时相图像对应的两路抽取特征图合并后分类，获得耕地变化的检测图。同时，用于训练的双时相图像在频域进行低频特征替换，有效消除了由不同成像条件引起的视觉特征差异，减少了伪变化误检。本发明通过低频分量替换减少伪变化干扰，同时小卷积核的多核并行卷积处理能够避免大卷积核引起的背景噪声和空洞卷积导致的信息丢失，同时提升对尺度敏感目标的检测能力。

本发明授权一种基于频域转换的多尺度耕地变化检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于频域转换的多尺度耕地变化检测系统，该系统包括特征抽取模型、双路合并单元和训练单元；其特征在于， 特征抽取模型对输入双时相图像的每一路进行处理，获得两路抽取特征图和； 特征抽取模型包括特征提取模块、多核并行卷积模块、特征增强模块；特征提取模块，用于对双时相图像中两路图像进行特征提取，获得多尺度的第一特征图；所述特征提取模块采用去除全连接层的ResNet-18骨干网，包括依次连接的第一卷积层Conv1和四个残差层Res1、Res2、Res3和Res4；推理预测时，仅采用残差层Res4输出的最深层的第一特征图输入所述多核并行卷积模块进行处理； 多核并行卷积模块包含多个并行卷积分支，并行卷积分支使用不同大小的m个卷积核，卷积核小于或等于13×13；m取值范围为3-7；所述第一特征图进入每个并行卷积分支进行处理，并行卷积分支输出的m个处理结果，进一步通过特征连接和1×1卷积核的卷积以进行融合，获得第二特征图； 特征增强模块，用于对第二特征图进行特征增强，生成抽取特征图； 双路合并单元将两路抽取特征图和合并和分类，获得耕地变化的检测图P； 训练单元包括FFT模块和多尺度训练模块； FFT模块，用于在训练特征抽取模型时，将双时相图像从空间域转换到频率域，通过替换操作将双时相图像中的低频区域统一，再转换回空间域，生成低频分量替换后的双时相图像，作为训练所采用的双时相图像；所述替换操作为：双时相图像分为两路，分别记为和，在频域内，交换图像和的低频分量，所述交换是指将其中一个图像的低频分量复制给另一个图像； 多尺度训练模块在训练特征抽取模型时，从特征提取模块的残差层Res1、Res2和Res4提取三个尺度的第一特征图；来自特征提取模块的多尺度的第一特征图，分别经过多核并行卷积模块、特征增强模块和双路合并单元的处理，生成多尺度的检测图Pj，j表示第j个尺度；利用所有尺度的检测图Pj联合计算损失，对特征抽取模型进行优化；推理检测时，仅采用最深层的第一特征图对应的检测图P作为推理结果。

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