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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利并行分支特征交互的遥感图像建筑物变化检测系统及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：CN120411812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510908112.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权并行分支特征交互的遥感图像建筑物变化检测系统及方法是由丁庆;孙开元;王凤艳;陈维龙;王明常;张盈设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本并行分支特征交互的遥感图像建筑物变化检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种并行分支特征交互的遥感图像建筑物变化检测系统及方法，特征提取子网络利用不同编码分支实现多时相遥感图像全局‑局部多层次特征的有效提取，设计跨分支特征融合模块提升模型对变化建筑物的关注程度；边界增强子网络顾及建筑物边界区域精细表达，利用先验知识对变化建筑物边界区域施加多级约束，实现变化建筑物图像分割与目标检测的多任务时空语义协同，配合变化检测子网络获取高精度的实例级建筑物变化检测结果。

本发明授权并行分支特征交互的遥感图像建筑物变化检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种并行分支特征交互的遥感图像建筑物变化检测系统，其特征在于，包括特征提取子网络、边界增强子网络以及变化检测子网络；其中： 所述特征提取子网络包括全局-局部特征提取支路和两支局部-全局特征提取支路；在每支局部-全局特征提取支路中，对输入的其中一张时相图像进行多级的局部特征提取处理，得到多级局部特征，结合所述全局-局部特征提取支路提取到的多级全局特征，得到多级重定义局部特征；在所述全局-局部特征提取支路中，对输入的双时相图像的叠加图像进行多级全局特征提取处理，得到多级全局特征，结合所述多级局部特征，得到多级重定义全局特征； 在每支局部-全局特征提取支路中： 将时相图像输入局部特征提取模块中，得到第一级局部特征； 第一级局部特征输入所述局部特征提取模块中，得到第二级局部特征； 第二级局部特征与对应的全局特征输入局部-全局特征融合模块中，得到第二级重定义局部特征；第二级重定义局部特征输入所述局部特征提取模块中，得到第三级局部特征； 第三级局部特征输入所述局部特征提取模块中，得到第四级局部特征； 第四级局部特征与对应的全局特征输入所述局部-全局特征融合模块中，得到第四级重定义局部特征； 在所述全局-局部特征提取支路中： 将所述叠加图像输入全局特征提取模块中，得到第一级全局特征； 第一级全局特征与两个第一级局部特征输入全局-局部特征融合模块中，得到第一级重定义全局特征；将第一级重定义全局特征输入所述全局特征提取模块中，得到第二级全局特征，并将第二级全局特征输入所述局部-全局特征融合模块中； 第二级全局特征输入所述全局特征提取模块中，得到第三级全局特征； 第三级全局特征与两个第三级局部特征输入所述全局-局部特征融合模块中，得到第三级重定义全局特征； 第三级重定义全局特征输入所述全局特征提取模块中，得到第四级全局特征，并将第四级全局特征输入所述局部-全局特征融合模块中； 所述边界增强子网络包括多级边界信息增强模块，多级局部特征、多级重定义局部特征、多级全局特征、多级重定义全局特征以及上一级边界信息增强模块输出的边界增强特征输入所述边界信息增强模块中得到对应的边界增强特征，以及边界预测结果； 在所述边界增强子网络中： 将两个第一级局部特征与第一级重定义全局特征输入所述边界信息增强模块中，得到第一级边界增强特征； 第一级边界增强特征、两个第二级重定义局部特征，以及第二级全局特征输入所述边界信息增强模块中，得到第二级边界增强特征； 第二级边界增强特征、两个第三级局部特征，以及第三级重定义全局特征输入所述边界信息增强模块中，得到第三级边界增强特征； 所述变化检测子网络包括多层次特征金字塔模块和变化检测模块；最后一级的边界信息增强模块输出的边界增强特征、两个最后一级的重定义局部特征，以及最后一级的全局特征输入所述多层次特征金字塔模块进行多层次特征提取，将得到的多级提取特征输入所述变化检测模块中，得到实例级变化检测结果； 在所述变化检测子网络中： 将第三级边界增强特征、两个第四级重定义局部特征，以及第四级全局特征输入所述多层次特征金字塔模块中进行多层次特征提取，将多级提取特征进行特征融合后，对融合后的特征利用区域生成操作和感兴趣区域对齐操作，得到区域特征；对所述区域特征进行语义分割和目标检测，将语义分割和目标检测的结果进行结合，得到所述实例级变化检测结果。

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