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龙图腾网获悉西南林业大学申请的专利一种动态上下文聚合的建筑物遥感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：CN119992330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510079654.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种动态上下文聚合的建筑物遥感影像变化检测方法是由王雷光;高书鹏;冉魁;代沁伶;徐伟恒;赵毅力;钟丽辉;欧光龙;吕志刚设计研发完成，并于2025-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态上下文聚合的建筑物遥感影像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态上下文聚合的建筑物遥感影像变化检测方法，属于图像检测领域；所述方法包括：构建数据集并进行样本划分；构建DCA‑NET网络模型；对构建后的网络模型进行参数调整；将划分后的数据集输入模型进行检测，得到变化结果；对变化结果进行定量评估。本发明通过引入动态上下文注意力机制，模型能够更好地整合局部和全局信息，从而提高对目标变化区域的检测能力；相较于传统技术中未充分考虑邻域特征相互关系以及标准卷积运算局限于固定局部感受野的问题，本发明可以灵活调整卷积核的形状和尺寸，提高模型在大尺度全局结构与小尺度细节特征的捕捉能力。

本发明授权一种动态上下文聚合的建筑物遥感影像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种动态上下文聚合的建筑物遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、构建数据集并进行样本划分； 通过对开源数据集进行数据增广获得数据集； 对开源数据集采用的数据增广包括：几何变换和图像增强； 几何变化包括：随机水平翻转、随机垂直翻转和随机旋转； 图像增强包括：随机调整亮度、随机调整对比度、随机调整色和随机加入高斯噪声； 样本划分按照8：1：1比例划分； S2、构建DCA-NET网络模型； 所述DCA-NET包括：编码器、解码器、融合模块和动态上下文注意模块；其中，动态上下文注意模块包括：上层GCP层和下层DCK层；编码器包括：四个补丁嵌入层和编码器块；编码器块包括：DCA模块和卷积多层感知器单元； 所述构建DCA-NET网络模型的构建步骤如下： S2.1、将图像输入编码器进行编码操作； S2.2、将编码后的图片进行融合操作； S2.3、将融合后的图像输入解码器进行解码操作； 所述编码操作的步骤如下： S2.1.1、将数据集中一对图像中一张图片输入编码器中补丁嵌入层分割成小的图块； S2.1.2、经过补丁嵌入层的图像进入DCA模块中GCP层进行上下文融合操作； S2.1.3、经过补丁嵌入层的图像进入DCA模块中GCK层进行可变卷积操作； S2.1.4、将DCP输出结果和DCK输出结果进行通道维度拼接作为DCA模块的输出，减少特征通道数； S2.1.5、将DCA模块的输出进行下采样操作； 所述下采样操作包括：14下采样、18下采样、116下采样和132下采样； S3、对构建后的网络模型进行参数调整； S4、将划分后的数据集输入模型进行检测，得到变化结果； S5、对变化结果进行定量评估； 定量评估方法包括：F1-score、交并比和总体精度。

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