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龙图腾网获悉西北工业大学宁波研究院申请的专利一种基于自适应特征扰动的半监督遥感图像变化检测方法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：CN120014472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510495336.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于自适应特征扰动的半监督遥感图像变化检测方法是由张艳宁;冉令燕;温冬成;梁国强;邢颖慧;王鹏设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应特征扰动的半监督遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应特征扰动的半监督遥感图像变化检测方法，采用弱增强训练集训练教师模型，并通过最大值归一化处理得到预测确定性值来缓解伪标签不可靠带来的不利影响；接着，基于每个预测确定性值定制自适应特征扰动方案，能够根据样本质量动态调整样本特征的扰动，在随机扰动的基础上增加了可控性，从而显著减少了学生模型的确认偏差，提高学生模型对遥感图像变化半监督变化检测的性能。

本发明授权一种基于自适应特征扰动的半监督遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应特征扰动的半监督遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，采集双时相图像对，划分有标签训练集和无标签训练集； 步骤2，初始化学生模型和教师模型的权重； 步骤3，对有标签训练集进行弱增强处理后输入学生模型，并计算监督损失； 步骤4，对无标签训练集进行弱增强处理得到弱增强训练集，对弱增强训练集进行强增强处理得到强增强训练集； 步骤5，将弱增强训练集输入教师模型得到置信度图，并评估置信度图得到确定性值，最大值归一化处理所有确定性值得到预测确定性值；计算公式为： ； 式中，表示确定性值，表示当前批次弱增强样本集对应的所有确定性值的最大值，表示当前批次弱增强样本集对应的所有确定性值的最小值； 步骤6，根据每个预测确定性值匹配自适应特征扰动方案，自适应特征扰动方案包括扰动数量和扰动强度，具体包括： 步骤601，将作为一个缩放因子，计算得到每个预测确定性值的扰动数量，计算公式为： ； 式中，表示预测确定性值的扰动数量，表示扰动池中的总扰动数量； 步骤602，从扰动池中随机选取扰动数量个扰动方法，计算每种扰动方法的扰动强度，计算公式为： ； 式中，表示扰动强度，为第种扰动方法的预定义参数； 步骤7，将强增强训练集输入学生模型中得到高维特征，向高维特征施加自适应特征扰动方案，并计算教师模型与学生模型的无监督损失； 步骤8，采用指数衰减预热函数对无监督损失进行加权，并与监督损失相加得到总体训练损失；具体包括： 步骤801，采用指数衰减预热函数对无监督损失进行加权表示为： ； ； 式中，表示无监督损失的最大可达权重，用于控制预热过程快慢程度；表示当前迭代周期；为预热过程的总步长，为整个训练过程的总迭代次数，且； 步骤802，计算总体训练损失，计算公式为： ； 式中，表示总体训练损失，表示权值； 步骤9，采用随机梯度下降法最小化总体训练损失更新学生模型的权重；再基于更新后的学生模型的权重和指数移动平均法更新教师模型的权重。

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