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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多方向注意力表征增强的SAR影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：CN115376012B 。

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：202210797191.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于多方向注意力表征增强的SAR影像变化检测方法是由焦李成;刘旭;曹国金;董惠惠;刘芳;李玲玲;郭雨薇;陈璞花;侯彪;杨淑媛;唐旭;张向荣;白静设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多方向注意力表征增强的SAR影像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于多方向注意力表征增强的SAR影像变化检测方法，通过获取双时相SAR图像分别进行多尺度卷积和多方向特征提取，多尺度卷积能够得到图像的多尺度特征信息，多方向特征提取能够将区域特征进行筛选得到与中心点相近的特征，将这些特征进行融合。融合后的特征经过与方向窗口设计区域匹配的自注意力模块，这样可以通过模型训练得到像素点不同方向的区域重要性，增强中心点的表征信息也排除一些干扰信息。本发明与现有技术的变化检测方法相比，增强中心点表征信息，排除无效信息，解决遥感SAR图像变化检测噪声问题，提升其变化检测效果。

本发明授权基于多方向注意力表征增强的SAR影像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多方向注意力表征增强的SAR影像变化检测方法，其特征在于，包括： 步骤101：从雷达卫星的数据中获取同一位置不同时间拍摄的两张SAR图像，组成双时相SAR图像； 步骤102：使用多方向表征增强处理方法，以不同方向的窗口的方式在双时相SAR图像的差异图中确定与中心像素点最为接近的方向窗口，并在差异图中对该方向窗口的图像进行处理，获得多方向表征增强处理后的图像； 步骤103：构建基于自注意力与Senet的变化检测网络； 其中，所述变化检测网路包括注意力模块以及多尺度特征融合层； 步骤104：将双时相SAR图像作为第一训练数据以及将多方向表征增强处理后的图像作为第二训练数据； 步骤105：将第一训练数据以及第二训练数据分别输入所述变化检测网络的不同输入端口，以进行多尺度特征提取、尺度融合、自注意力模块学习以及深层特征处理，结合代价函数对变化检测网络进行训练，得到训练好的变化检测网络；自注意力模块学习包括：将融合后的特征送入自注意力模块，以使自注意力模块将融合后的特征送入匹配的分块进行自注意力学习；其中，分块的大小与方向窗口的半径对应； 步骤106：使用训练好的变化检测网络对SAR图像进行识别，以实现不同SAR图像的地物变化检测。

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