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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利变化检测模型训练和图像变化检测方法、装置及设备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：CN115131281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210348820.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权变化检测模型训练和图像变化检测方法、装置及设备是由刘文龙;刘俊;高斌斌设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本变化检测模型训练和图像变化检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了变化检测模型训练和图像变化检测方法、装置及设备，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、地图等各种场景，该方法在变化检测模型的训练阶段，通过内容配准的两个图像进行变化检测来结合调整整体模型，以利用两个图像之间的双相变化检测对单相变化检测进行增强，从而提升了单相变化检测分支的准确性。同时，在应用阶段，针对目标图像，仅需要通过单相变化检测这一单个数据处理分支进行，即可获得目标图像相对于标准图像发生变化的区域，从而大大减少了数据处理量，提升实际检测场景中图像变化检测的检测效率。

本发明授权变化检测模型训练和图像变化检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种变化检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获得多个样本图像组，每个样本图像组包含内容配准的第一图像、第二图像以及样本标签，所述样本标签用于指示：所述第一图像以及所述第二图像各自相对于标准图像发生变化的实际图像区域； 采用所述多个样本图像组对待训练的变化检测模型进行迭代训练，获得相应的目标变化检测模型，每一次迭代时分别对输入的各样本图像组执行如下步骤： 分别提取各第一图像的第一特征集合，每个第一特征集合包括：相应的第一图像分别对应于预设的多个图像尺度的第一图像特征； 分别提取各第二图像的第二特征集合，每个第二特征集合包括：相应的第二图像分别对应于所述多个图像尺度的第二图像特征； 针对每个图像尺度，对第一特征集合中相应的第一图像特征进行基于自注意力机制的更新处理，获得第三图像特征，以及，对第二特征集合中相应的第二图像特征进行基于自注意力机制的更新处理，获得第四图像特征； 基于所述第三图像特征，对所述第四图像特征进行基于注意力机制的融合处理，获得第五图像特征，以及，基于所述第四图像特征，对所述第三图像特征进行基于注意力机制的融合处理，获得第六图像特征； 基于所述第五图像特征和所述第六图像特征进行特征融合，获得相应图像尺度的融合图像特征； 基于获得的各融合图像特征进行组内图像变化检测，获得第二图像相对于第一图像发生变化的第一图像区域； 对输入的各第一图像分别进行单相图像变化检测，获得各第一图像相对于所述标准图像发生变化的第二图像区域； 基于各样本图像组对应的样本标签、第一图像区域与第二图像区域确定模型损失，并基于所述模型损失进行参数调整。

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