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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种时空多粒度交融的遥感图像变化检测方法和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：CN119380198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411485164.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种时空多粒度交融的遥感图像变化检测方法和装置是由王渊;产思贤;雷艳静;董天阳;毛家发设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空多粒度交融的遥感图像变化检测方法和装置在说明书摘要公布了：一种时空多粒度交融的遥感图像变化检测方法和装置，其方法包括：将获得的遥感图像数据集输入到构建好的时空多粒度交融网络STMINet中进行训练，得到训练好的STMINet并保存；输入待处理的遥感图像，通过训练好的STMINet进行预测，得到双时相变化预测图。

本发明授权一种时空多粒度交融的遥感图像变化检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种时空多粒度交融的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括： 将获得的遥感图像数据集输入到构建好的时空多粒度交融网络STMINet中进行训练，得到训练好的STMINet并保存； 输入待处理的遥感图像，通过训练好的STMINet进行预测，得到双时相变化预测图； 所述的构建好的时空多粒度交融网络STMINet包括编码器、时空多粒度交融模块、多分支差分采集、解码器和预测头； 所述的编码器是参数共享的预训练的残差网络ResNet 构建的双分支特征提取器，将一对双时相遥感图像输入该结构生成双时特征、，之后将、输入时空多粒度交融模块； 所述的时空多粒度交融模块包括时间信息融合，多粒度信息聚合和空间信息交互； 所述时间信息融合，包括：首先通过将、进行线性投射和重塑reshape操作，之后进行拼接生成查询Q，这使得Q同时拥有了双时特征信息； 所述多粒度信息聚合，包括：设置不同的空间聚合率  处理、聚合信息得到不同粒度的键K、值V； 所述空间信息交互，包括：利用时间信息融合和多粒度信息聚合获取的 Q，K 和 V 进行空间交互得到时空多粒度信息后，进行拼接和reshape 后加入到  、生成时空多粒度特征  、后，输入多分支差分采集； 所述的多分支差分采集包括：模糊分支、差异分支、模糊指导差异分支和融合分支； 所述模糊分支，包括：将  、通过  卷积操作减少通道维度生成 、 ；之后，计算  、  间的余弦相似度矩阵 ，相似度矩阵分别乘以 和  并通过残差连接与  、  相加后，进行相减得到模糊特征 ； 所述差异分支，包括：首先通过用1减去在模糊分支提取的相似度矩阵得到非相似性矩阵 ；之后通过非相似性矩阵分别乘  、  并通过残差连接与  、  相加后得到粗糙差异特征；最后，将差异特征通过在通道维度上进行串联操作，并应用  的卷积操作得到精准差异特征 ； 所述模糊指导精准差异分支，包括：通过并行的残差、 卷积、 卷积同时处理差异特征得到多尺度差异特征；之后通过卷积操作，我们降低了模糊特征和多尺度差异增强特征的维度；通过乘法操作和Softmax函数得到两个特征向量之间的分数矩阵；最后，将分数矩阵与卷积后的模糊区域进行乘法操作，实现了模糊区域信息和增强差异信息的有效融合得到模糊指导差异特征 ；上述分支的设计确保了模型能够在处理不确定和显著变化的区域时具有更强的适应性和鲁棒性； 所述融合分支，包括：通过简单的通道拼接操作将  、 拼接获得融合特征，之后通过卷积操作对融合特征进行处理获得时空多粒度融合特征  ；最终，将多分支差分采集提取的  和  输入到解码器和预测头进行变化预测。

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