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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种遥感图像的变化检测标注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：CN117557998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311510960.8，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权一种遥感图像的变化检测标注方法是由唐立军;刘深波;周昱亨设计研发完成，并于2023-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像的变化检测标注方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感图像的变化检测标注方法，输入两幅目标场景在不同时像的遥感图像，在选择自动标注方式后，对所述遥感图像中所选择的标注目标提取目标的轮廓，以通过AI模型辅助生成数据标签；所述AI模型在原有的CDNET网络结构的编码器和解码器之间设置了特殊的加权注意力机制，所述加权注意力机制由通道注意力模块、空间注意力模块和尺度注意力模块依次串联组成。本发明通过改进的AI模型结构提高了遥感图像中变化检测的标注效率、准确性和一致性，减少对手动标注的依赖，从而缓解一些手动标注的缺点，以便于对遥感图像变化对象进行快速批量标注工作。

本发明授权一种遥感图像的变化检测标注方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像的变化检测标注方法，其特征在于，输入两幅目标场景在不同时像的遥感图像，在选择自动标注方式后，对所述遥感图像中所选择的标注目标提取目标的轮廓，以通过AI模型生成数据标签； 所述AI模型在原有的CDNET网络结构的编码器和解码器之间设置了加权注意力模块，所述加权注意力模块由通道注意力模块、空间注意力模块和尺度注意力模块依次串联组成；所述加权注意力模块中，F为输入特征图，F^为输出特征图，C为输入特征图的通道数； 所述通道注意模块中，首先使用最大池化和平均池化对F的全局空间信息进行压缩，生成大小为1×1×C的两个特征图，然后通过多层感知得到两个一维特征图，对两个一维特征图进行归一化处理，得到加权特征图一；所述空间注意模块中，将加权特征图一输入1×1×1卷积模块激活F，并将结果输入Sigmoid函数，得到加权特征图二；所述尺度注意力模块中，首先对加权特征图二进行全局池化，接着进行全连接操作，并将结果输入线性整流激活函数，将输出结果再一次进行全连接操作，最后输出到Sigmoid激活函数，得到加权特征图三； 所述加权特征图一、加权特征图二和加权特征图三依次通过元素求和串行连接，再执行Sigmoid激活函数后得到输出特征图F^； 所述AI模型的编解码结构具体为：输入图片通过两个3*3的卷积得到输出的特征图1，特征图1经过一次下采样，再通过两次3*3的卷积得到特征图2，重复三次3*3卷积和下采样操作依次得到特征图3、4、5，然后将特征图5的线性投影降维处理后通过编解码结构Transformer，并送入到所述加权注意力模块得到特征图6，所述特征图6与特征图4融合后通过两次3*3的反卷积和上采样得到得到特征图7，所述特征图7与特征图3融合后通过两次3*3的反卷积和上采样得到得到特征图8，所述特征图8与特征图2融合后通过两次3*3的反卷积和上采样得到得到特征图9，所述特征图9与特征图1融合后通过两次3*3的反卷积即得到处理后的输出图片。

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