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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种轮廓精度和定位精度协同优化的实例级变化检测方法和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：CN120013907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510102251.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种轮廓精度和定位精度协同优化的实例级变化检测方法和系统是由昝露洋;吴朝明;许越;柏永青;张昆仑设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轮廓精度和定位精度协同优化的实例级变化检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种轮廓精度和定位精度协同优化的实例级变化检测方法和系统。其中，方法包括：对预处理后的卫星数据做变化检测标签；采用像素级损失和具有定位精度约束意义的实例级损失构成的联合损失，训练变化检测模型；将实例级评价指标AP10适配到变化检测结果评价；采用适配后的评价指标AP10评价训练后的变化检测模型；将训练后的变化检测模型获取的初始变化图斑和双时相图像输入SAM变化检测算法，得到变化图斑。本发明提出的方案能够满足高定位精度以及高轮廓精度双需求，提升大图斑的完整性，减少小图斑的误检和漏检。增强检出区域与真实变化区域的边界契合度，提高复杂场景中变化检测结果的轮廓精度和定位精度。

本发明授权一种轮廓精度和定位精度协同优化的实例级变化检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种轮廓精度和定位精度协同优化的实例级变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、采集高分辨率的卫星数据，并对所述卫星数据进行预处理；对预处理后的卫星数据做变化检测标签；将卫星数据及对应的标签划分为训练集和验证集； 步骤S2、应用所述训练集，采用像素级损失和具有定位精度约束意义的实例级损失构成的联合损失，训练变化检测模型； 步骤S3、将实例级评价指标AP10适配到变化检测结果评价；应用所述验证集，采用适配后的评价指标AP10评价训练后的变化检测模型； 步骤S4、将训练后的变化检测模型获取的初始变化图斑和双时相图像输入SAM变化检测算法，得到变化图斑； 基于训练后变化检测模型获取初始变化图斑，根据所述初始变化图斑生成变化区域的提示点位；所述提示点位经过SAM的提示编码器，得到带有变化区域位置信息的提示特征；将双时相图像输入SAM的图像编码器分别编码，得到双时相特征；通过特征融合模块融合双时相特征，获取变化特征；所述变化特征与提示特征共同输入SAM的解码器，输出变化图斑。

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