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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于多尺度特征融合的半监督遥感图像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：CN119904758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411826499.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于多尺度特征融合的半监督遥感图像变化检测方法及装置是由王宁;吕鑫;丁辰龙;马宇飞;姚泽宇;王建平;尤谦设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征融合的半监督遥感图像变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度特征融合的半监督遥感图像变化检测方法及装置，该方法包括获取遥感图像变化检测数据有标签的训练集和无标签的训练集，构建教师网络模型与学生网络模型，采用有标签的训练集训练教师网络模型，以及以训练好的教师网络模型参数初始化学生网络模型参数，采用无标签的训练集输入学生网络模型和教师网络模型，得到各自的预测结果；以教师网络模型的预测结果作为伪标签对学生网络模型参数进行优化，并更新教师网络模型参数，通过迭代训练最终得到遥感图像变化检测模型；基于该检测模型进行遥感图像变化检测。本发明能够提取不同尺度的空间信息，进行特征增强，以及对不同尺度的特征信息进行有效融合，提升模型的预测性能。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的半监督遥感图像变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合的半监督遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括： 预先构建半监督遥感图像变化检测预测模型； 将待检测的遥感图像输入上述半监督遥感图像变化检测预测模型中，得到遥感图像变化的检测结果；所述待检测的遥感图像是指在不同时间对同一地区进行拍摄所生成的双时相遥感图像，包括变化之前的遥感图像和变化之后的遥感图像；所述检测结果是指尺寸与输入遥感图像尺寸相等的变化区域的黑白图片，其中黑色代表没有发生变化的背景区域，白色代表发生变化的区域； 所述预先构建半监督遥感图像变化检测预测模型，包括： 获取遥感图像变化检测数据集，并划分有标签的训练集和无标签的训练集，所述标签是指，进行两幅双时相图像之间的变化区域的像素级标注，变化区域为白色，没有变化区域为黑色； 构建教师网络模型与学生网络模型，所述教师网络模型与学生网络模型均由语义特征提取模块、多尺度特征增强模块、多尺度特征融合模块与预测模块构成；所述教师网络模型与学生网络模型用于提取输入遥感图像的多尺度语义特征图并进行特征增强和交互融合，得到遥感图像变化的预测结果； 采用有标签的训练集训练所述教师网络模型，以及以训练好的教师网络模型参数初始化所述学生网络模型参数，采用无标签的训练集输入学生网络模型和训练好的教师网络模型，得到教师网络模型和学生网络模型各自的预测结果； 以教师网络模型的预测结果作为伪标签对学生网络模型参数进行优化，并更新教师网络模型参数，继续采用无标签的训练集对学生网络模型进行训练和更新教师模型参数，直至训练终止，保存最优的学生网络模型参数作为遥感图像变化检测模型。

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