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龙图腾网获悉金华浙农信息技术有限公司申请的专利基于无人机场景的变化检测方法及装置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：CN119274087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411291508.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于无人机场景的变化检测方法及装置是由徐志杰;吴岳;陈晓玲;洪战;慕号伟;陈志伦;唐永强;裴斐;吴小勇设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机场景的变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机场景的变化检测方法及装置，其中方法包括获取不同时期的无人机飞行遥感影像，并分别对不同时期的遥感影像进行拼接得到待检测区域影像；将不同时期的待检测区域影像输入至训练完成的深度学习模型中，以检测出不同时期的变化区域；其中，所述训练完成的深度学习模型包括特征提取网络以及各个特征提取网络对应的区域候选网络；所述特征提取网络由多个特征金字塔网络组成，不同特征金字塔网络提取不同尺度特征；各个所述区域候选网络针对提取的不同尺度特征进行处理；经不同所述区域候选网络输出的候选区域被融合后用于变化检测。提高了变化检测和识别的效率和精度，克服了人工检测效率和精度不佳的缺陷。

本发明授权基于无人机场景的变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于无人机场景的变化检测方法，其特征在于，包括： 获取不同时期的无人机飞行遥感影像，并分别对不同时期的遥感影像进行拼接得到待检测区域影像； 将不同时期的待检测区域影像输入至训练完成的深度学习模型中，以检测出不同时期的变化区域；其中，所述训练完成的深度学习模型包括特征提取网络以及各个特征提取网络对应的区域候选网络；所述特征提取网络由多个特征金字塔网络组成，不同特征金字塔网络提取不同尺度特征；各个所述区域候选网络针对提取的不同尺度特征进行处理；经不同所述区域候选网络输出的候选区域被融合后用于变化检测； 其中，尺度归一化策略旨在在不同的尺度下进行图像金字塔构建，以便处理不同尺度的目标，每个尺度分别训练一个区域候选网络模块；SNIP的网络结构不同尺度分别拥有各自的RPN模块，并且各自预测指定范围内的物体；对于大尺度的特征图，其RPN只负责预测被放大的小物体；对于小尺度的特征图，其RPN只负责预测被缩小的大物体；在RPN阶段，如果真实物体不在该RPN预测范围内，会被判定为无效，并且与该无效物体的IoU大于0.3的Anchor也被判定为无效的Anchor；采用FPN结构，从不同层次提取多尺度特征，在每个尺度上应用共享的区域候选网络RPN模块，生成候选区域，具体地，通过前向传播来得到不同尺寸的特征图从而构建特征图金字塔架构，将每层特征图通过1×1卷积改变特征图通道，将底层特征图进行上采样与上一层特征图元素相加，直到第一层特征，得到融合后的特征图； 其中，所述各个所述区域候选网络针对提取的不同尺度特征进行处理包括：各区域候选网络不对与其所面向尺度不符的尺度特征进行处理；以及在处理后锚框与特征图中的无效真实区域重叠程度大于预设阈值，则被判定为无效锚框，否则为有效的锚框；对有效的锚框框选的区域输出； 在训练时基于预设损失函数进行训练：其中，N为图像像素点的个数，是预测每个像素点的值，y是每个像素点标签的值，i,j代表像素行列号、n,m代表行列总数，yij代表此像素的真实值，代表模型预测值。

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