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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种基于多任务学习的遥感影像变化检测及变化描述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：CN120411725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510427094.9，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于多任务学习的遥感影像变化检测及变化描述方法是由王燕;孙巧丽;董宏毅设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务学习的遥感影像变化检测及变化描述方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的遥感影像变化检测及变化描述方法，通过基于权重共享的SegformerB1网络得到双时态遥感图像的共享特征，引入可变形注意力机制关注关键区域，引入动态卷积机制对共享特征进行多尺度卷积操作和特征拼接，得到能够全面解释遥感影像变化信息的通用特征，使用通用特征对变化检测任务和变化描述任务进行多任务学习，并通过Softmax函数输出遥感影像变化定位和变化描述结果。本方法构建了变化检测和变化描述的通用特征，提升了特征的表达能力和鲁棒性；对变化检测任务和变化描述任务进行多任务学习，提高了任务间的协同效率，提升了遥感图像变化检测和变化描述模型准确性和泛化性。

本发明授权一种基于多任务学习的遥感影像变化检测及变化描述方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的遥感影像变化检测及变化描述方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、采集包含变化掩码和变化描述的双时态遥感图像集； 步骤S2、构建遥感影像变化检测及变化描述模型，包括多层级共享特征提取网络、特征融合层和解码器层；其中，特征融合层集成了可变形注意力模块和动态卷积模块； 步骤S3、将采集的图像集输入多层级共享特征提取网络，通过基于权重共享的SegformerB1网络得到图像集的共享特征； 步骤S4、将获取的共享特征输入特征融合层；通过可变形注意力模块增强共享特征，得到注意力加权特征；通过动态卷积模块对获取的注意力加权特征进行多尺度卷积，提取不同尺度下的特征；对不同尺度下的特征进行特征拼接和特征融合，生成图像变化及变化描述的通用特征； 步骤S5、将生成的通用特征输入解码器层中的变化检测解码器和变化描述解码器，基于预设的损失函数对变化检测任务和变化描述任务进行多任务学习，并通过Softmax函数输出变化检测及变化描述结果； 步骤S6、将待测双时态遥感图像输入训练好的遥感影像变化检测及变化描述模型，获取待测双时态遥感图像变化区域定位信息及其变化的语义描述。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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