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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种基于特征交互和时空关联的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：CN118608971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410793800.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于特征交互和时空关联的变化检测方法及系统是由徐涛;韩明志;杨晓晖;臧俊源;翟宜竞设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征交互和时空关联的变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于特征交互和时空关联的变化检测方法和系统，涉及遥感图像变化检测技术领域。具体步骤如下：首先，获取双时相变化检测数据集并进行预处理。其次，构建基于双编码双解码结构的变化检测模型，该模型包括混合有效通道模块，其主要使得双时特征在交互时保持空间信息相似性并保留更多有效的通道信息；空间去噪注意模块，其主要将浅层特征上的细节和边缘等位置信息强化；特征融合上采样模块，其主要用于上采样阶段进行模型的训练与数据传递。最后，验证训练完成的模型效果并保存结果使用。本发明能有效解决遥感应用任务中面临的因遥感图像自身的局限性而带来的挑战，例如雾、阴影、复杂目标等，提高了变化检测任务的精度。

本发明授权一种基于特征交互和时空关联的变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征交互与时空关联的变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取遥感变化检测数据集，数据集应包括同一地点的两幅或多幅图像并包含变化检测标签，对数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2，构建基于双编码器双解码器结构的网络模型，该模型利用双时图像的特征交互和时空关联性，提出了混合有效通道模块和空间去噪注意模块，并使用了特征融合上采样模块融合来自二者的输出，然后向下传递与训练，模块的构造思路与设计详情包括步骤S21～S23： S21，首先，混合有效通道模块用于对特征交互的处理；其次，空间去噪注意模块用于在对时空依赖关系建模的过程中；最后，对所述混合有效通道模块和空间去噪注意模块的输出进行融合与上采样操作，实现跳跃连接； 实施过程可用公式表示为： mix＝MECMx1，x2 Si＝skipSDAMxi，mix，i＝1,2 P＝HMECMFFUMS1，FFUMS2 其中，x1表示前时相图像特征，x2表示后时相图像特征；MECM表示混合有效通道模块处理；mix表示通过MECM处理后的结果；skip表示跳跃连接；SDAM表示空间去噪注意模块处理；i表示时相顺序；Si表示经过SDAM处理后的结果；FFUM表示特征融合上采样模块处理；H表示预测头，P表示预测结果； S22，所述空间去噪注意模块基于空间注意模块设计，并将该模块作为跳跃连接之前的特征优化处理操作；将输入分为水平和垂直两个分支；垂直分支的作用是保留原始特征信息，以便与水平分支进行拼接和元素积操作；水平分支首先经过空间注意模块，该模块首先将特征最大池化和平均池化拼接，再经过7×7卷积进行特征融合和通道数调整，并经过Sigmoid激活函数得到注意掩码；然后将得到的mask掩码与原特征进行元素积操作，再与垂直分支的原特征图进行concat操作；最后利用3×3卷积进行特征提取，并得到与原特征大小相同的特征图； S23，提出了混合有效通道模块，并将该模块分别加入到编码和解码阶段的完成之后，该模块在双时特征交互时联系上下文信息并保留更多有效的通道信息；为了充分利用两组特征之间的特征信息与通道相关联系，采用3×3的组卷积混合上一步得到的特征，然后经过一个通道注意为重要的通道加权，增强通道信息； S3，特征融合上采样模块接收来自空间去噪注意模块中的优化特征以及来自混合有效通道模块中的有效通道特征；该过程首先将后者上采样到与前者分辨率相同，这里全部使用的2倍上采样；然后进行特征融合，最后经过若干卷积层增强特征信息，从而得到最终的结果； S4，模型训练完成后，得到表现最优的模型，将双时相图像输入到模型中，得到变化的区域并保存为二值化图像。

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