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龙图腾网获悉南京审计大学申请的专利一种基于多尺度全局局部特征融合的遥感图像的变换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：CN119360201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411382113.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多尺度全局局部特征融合的遥感图像的变换检测方法是由詹天明;戴然臣;余小兵;吴华朋;吴泽彬设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度全局局部特征融合的遥感图像的变换检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度全局局部特征融合的遥感图像的变换检测方法。本发明通过将CNN模块与Transformer模块自适应混合，利用CNN模块提取图像局部特征信息的优势，与多尺度Transformer模块提取图像的全局特征信息的优势，从而更好的在特征提取阶段融合高分辨率遥感图像的所有的全局与局部信息，保证了特征提取层的特征信息丰富性，同时使用了多尺度注意力机制通过在不同尺度上进行特征提取和融合，降低了注意力计算的复杂度，并使得高分辨率遥感图像像素细节信息能够保留，保障了高分辨率遥感图像浅层与深层信息的表达，能够精准的识别同一区域不同时刻的高分辨遥感图像中的变化内容，检测精度高，计算复杂度低，检测效率快。

本发明授权一种基于多尺度全局局部特征融合的遥感图像的变换检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度全局局部特征融合的遥感图像的变换检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、输入同一地区不同时段的两张高分辨遥感图像，按通道进行分组，具体如下： 1.1、令T1代表前时相遥感图像,T2代表后时相遥感图像； 1.2、将Ti按通道划分为X1,X2两组； 步骤2、对分组后的高分辨遥感图像进行特征提取、特征合并，得到多尺度下的全局局部特征信息； 其中，以第一个ConvTransBlock模块为基准，得到全局局部特征信息F1的具体步骤如下： 2.1、将X1输入到卷积层大小为3×3的CNN模块中下采样，并提取X1的局部特征信息具体公式如下： 其中，Conv·为卷积操作； 2.2、将X2经过1×1的卷积层下采样后，输入到Transformer模块中提取X2的全局特征信息具体公式如下： FZ＝ConvX2 其中，MST·表示MultiscaleTransformer模块； 2.3将局部特征信息和全局特征信息进行通道拼接，得到全局局部特征信息F11，具体公式如下: 其中，表示通道拼接操作； 步骤3、将多尺度下的全局局部特征信息在ConvTrans模块不同尺度下的输出，输入到CC融合模块中进行特征融合并输出，得到f′、f″、f″′、f″″，具体为： 将ConvTrans模块不同尺度下的输出，输入到CC融合模块中进行一个通道拼接，并通过一个1×1的卷积得到f′、f″、f″′、f″"； 步骤4、将f′、f"、f″′、f″″输入到U型结构的多尺度注意力解码器当中，获取多尺度下的全局与局部信息，生成一个预测变化图 步骤5、使用混合损失函数L对预测变化图进行参数优化。

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