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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于循环UNet网络的遥感影像变化检测方法及系统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：CN116310818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310226396.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于循环UNet网络的遥感影像变化检测方法及系统是由支瑞聪;罗雅露设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环UNet网络的遥感影像变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环UNet网络的遥感影像变化检测方法及系统，所述方法包括：基于UNet网络构建密集连接且循环的UNet网络DRUNet；DRUNet通过构建成对循环单元，利用前后向跳跃连接重用参数和编解码器，其中，前向跳跃连接将编码后的特征传递给解码器，后向跳跃连接将解码后的高级语义特征从解码器传递到编码器，在编码层和解码层之间不断进行递归，以实现更好的特征细化；对DRUNet网络进行网络架构搜索，搜索最优子结构，得到变化检测模型并进行训练；利用训练好的模型进行遥感影像变化检测。本发明可以提升遥感影像变化检测模型精度，并降低模型复杂度，从循环利用特征的角度提升模型性能。

本发明授权一种基于循环UNet网络的遥感影像变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于循环UNet网络的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括： 基于UNet网络构建密集连接且循环的UNet网络DRUNet；其中，DRUNet通过构建成对循环单元，利用前向跳跃连接和后向跳跃连接重用参数和编解码器，前向跳跃连接将编码后的特征传递给解码器，后向跳跃连接将解码后的高级语义特征从解码器传递到编码器，在编码层和解码层之间不断进行递归，以实现更好的特征细化； 对DRUNet网络进行网络架构搜索，搜索最优子结构，得到变化检测模型； 对所述变化检测模型进行训练，得到训练好的变化检测模型； 利用训练好的变化检测模型进行遥感影像变化检测，得到变化检测结果； 所述对DRUNet网络进行网络架构搜索，搜索最优子结构，得到变化检测模型，包括： 使用一种两阶段搜索算法：K-连续进化算法来寻找DRUNet的稀疏连接子架构；在第一阶段，选择k个跳跃连接来缩小搜索空间；在第二阶段，引入连续进化算法来逐步发现最优子结构，从而得到没有冗余连接或块的变化检测模型； DRUNet中的一个提取块包含L层，C个跳跃连接； 使用K-连续进化算法来寻找DRUNet的稀疏连接子架构，包括： 压缩一个可学习的选择矩阵来建模L个输入跳跃连接和k个选定的跳跃连接之间的映射，并将Φ.表示为一个完全可微的方程： ΦC,M＝MatmulC,Gumbel_SoftMaxM 其中，C＝{C1,…,CL}表示提取块中的完整跳跃连接集，Matmul代表矩阵乘法，Gumbel_SoftMax强制选择矩阵M的k列中的每一列都是一个one-hot向量，它投票给L个输入跳跃连接中的一个；上述公式生成k个允许重复的选择跳跃连接，以实现候选跳跃连接的动态选择，减小后续搜索最优子结构的搜索空间； 在实现候选跳跃连接的动态选择，缩小搜索空间之后，采用连续进化算法，在后续迭代中逐步确定当前最优子结构。

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