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龙图腾网获悉中科天智运控(深圳)科技有限公司申请的专利一种遥感影像变化检测方法及装置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：CN115272877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210866783.6，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种遥感影像变化检测方法及装置是由谢廷峰;吴宝中;常中祥;赵硕;胡佩;谭湘设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供的一种遥感影像变化检测方法及装置，通过提取不同时相的特征图，以及不同时相特征图的融合变化特征，通过使用无监督学习模块来减小不同时相特征图中变化区域特征的差距，以加强变化特征，从而提高变化检测的精度。

本发明授权一种遥感影像变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对同一地区T1时刻和T2时刻的两幅遥感影像进行特征提取，得到两个不同时相的特征图F1和F2； 步骤2：将T1时刻影像和T2时刻影像进行通道维度堆叠后进行特征融合提取融合变化特征图F3； 步骤3：将两个不同时相的特征图F1和F2以及融合变化特征图F3输入到神经网络模型进行特征加强与融合以及二值化处理得到变化检测结果； 提取两个不同时相的特征图F1和F2以及融合变化特征图F3的方法是使用主干特征提取网络； 所述主干特征提取网络由三分支的编码-解码网络构成，将T1时刻影像和T2时刻影像分别输入到主干特征提取网络的上下两个分支的编码-解码网络中进行特征提取，得到两个不同时相的特征图F1和F2； 将T1时刻影像和T2时刻影像进行通道维度的堆叠后输入到主干特征提取网络的中间分支的编码-解码网络中进行特征融合与特征提取，得到融合变化特征F3； 步骤3所使用的神经网络模型是变化特征增强网络CFI-Net，所述变化特征增强网络CFI-Net的网络结构包括用于对两个时相的未变化区域特征进行特征加强的无监督学习模块以及用于对差异特征Fc和融合变化特征图F3进行特征融合的特征融合模块组成，所述差异特征Fc是指将T1时刻影像提取的特征图F1和T2时刻影像提取的特征图F2求差值得到两个时相的； 所述无监督学习模块包括一个Sigmoid分类器、阈值转换器和两个乘法器，将融合变化特征F3输入Sigmoid分类器得到分类结果，将分类结果输入阈值转换器进行阈值转换得到未变变化特征图Muc； 将未变变化特征图Muc分别与F1和F2进行相乘得到T1时刻和T2时刻的未变化的特征图Fuc1和Fuc2， 对T1时刻和T2时刻未变化的特征图Fuc1和Fuc2求损失Lmse，使损失Lmse更小来减小未变化特征图Fuc1和Fuc2之间的差距。

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