买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于单时相语义分割的变化检测预训练方法和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：CN119762963B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411770715.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于单时相语义分割的变化检测预训练方法和系统是由刘菊华;杜博;王子斌;宣文杰设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单时相语义分割的变化检测预训练方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单时相语义分割的变化检测预训练方法和系统，属于遥感影像检测技术领域。首先，该方法使用广泛的单时相语义分割数据构造伪双时相变化检测数据，随后在任意一种深度学习变化检测网络中引入一个语义分割检测模块构成预训练网络，在伪双时相变化检测数据上进行预训练，随后将得到的预训练模型在真实的变化检测数据集上进行微调得到最终的变化检测模型。本发明有效利用丰富的单时相语义分割数据来构造伪双时相变化检测数据，从而缓解了基于深度学习的遥感影像变化检测方法对大规模双时相标注数据的依赖；本发明在预训练阶段额外设计了一个语义分割检测模块加强模型对变化目标语义的理解能力，从而提升了模型的检测精度。

本发明授权一种基于单时相语义分割的变化检测预训练方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单时相语义分割的变化检测预训练方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，输入单时相遥感语义分割数据，在每轮预训练开始前，在线随机生成伪双时相变化检测数据； 步骤2，在任意一种深度学习变化检测网络模块中引入一个语义分割检测模块构成预训练网络； 步骤3，将伪双时相变化检测数据输入到预训练网络中，输出伪双时相的变化检测结果以及每个时相的语义分割检测结果，并对所有结果进行监督，最后获得预训练模型； 步骤4，利用预训练模型初始化预训练网络中的变化检测网络模块，随后在真实的双时相变化检测数据集上进行微调，得到最终的变化检测模型； 步骤4中，预训练模型在真实的双时相变化检测数据集上进行微调的具体实施方式如下： 在微调阶段，模型总的损失仅包括来变化检测网络模块的变化检测损失；微调阶段总的损失通过公式7来表示： 7 其中，表示来自变化检测网络模块的变化检测损失，表示交叉熵损失函数，表示来自变化检测网络模块的输出，表示真实的双时相监督标签； 步骤5，根据步骤4得到最终的变化检测模型，对待检测的双时相遥感影像进行变化区域的识别和可视化输出。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。