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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于多时间点图像的目标变化评估系统及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：CN119904721B 。

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：202411964124.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于多时间点图像的目标变化评估系统及方法是由郭翌;黄文翔;郑洪途;徐烨;汪源源设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多时间点图像的目标变化评估系统及方法在说明书摘要公布了：基于多时间点图像的目标变化评估系统及方法，包括：变化前和变化后图像分割支路及其对应分割注意力引导模块、变化前和变化后图像的特征提取器、交互式空间特征增强模块以及时序特征分类模块。本发明针对基于多时间点图像目标评估这一任务的复杂性，通过引入分割辅助任务引导分类注意力、跨时间点特征交互以及使用时间特征序列分类完成特征融合，将模型设计拆分为目标定位、获取不同时间点局部区域之间的关联性以及评估变化加以解决。

本发明授权基于多时间点图像的目标变化评估系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多时间点的目标变化评估系统，其特征在于，包括：变化前和变化后图像分割支路及其对应分割注意力引导模块、变化前和变化后图像的特征提取器、交互式空间特征增强模块以及时序特征分类模块，其中：变化前图像分割支路根据前一时间点包含目标的图像信息，进行编码解码操作，得到目标在变化前的分割结果，变化后图像分割支路根据后一时间点包含目标的图像信息，进行编码解码操作，得到目标变化后的分割结果；分割注意力引导模块计算两条图像分割支路中解码器输出的多尺度中间层特征图中的每个特征元素的线性可分性，得到注意力分数图结果；然后变化评估主网络中的两个分别针对变化前图像和变化后图像的特征提取器依据注意力分数图结果聚焦于目标区域进行特征提取操作，得到两个时间点输入图像对应的隐层特征；接着变化评估主网络中的两个交互式空间特征增强模块分别以变化前图像和变化后图像作为参考，根据特征提取器得到的两个隐层特征计算它们局部区域之间的交叉注意力分数，并据此对先前得到的隐层特征进行特征增强，实现变化前、后目标局部关联区域之间的对应；最后变化评估主网络中由门控递归单元和多层感知机构成的时序特征分类网络依据特征增强后的隐层特征和辅助指标生成评估结果； 所述的交叉注意力分数，通过以下方式得到： 步骤1、根据变化前和变化后图像经特征提取器得到的隐层特征划分为个不重叠的区域； 步骤2、对不同时间点的子区域之间计算相关性矩阵，以获得目标变化前后局部之间的对应关系，以变化前图像特征作为参考为例，具体为：通过可学习参数将划分区域的变化前特征进行线性映射得到后，采用相同方式从划分区域的变化后特征获得和，建立变化前和变化后特征间区域层面的关联矩阵，矩阵中每个元素表示变化前区域与变化后区域之间的关联分数，根据关联分数，为每个变化前隐层特征的不重叠区域，选择与其关联最大的k个变化后隐层特征的不重叠区域； 步骤3、将这些区域进一步划分为图像块后，再次进行线性映射后计算查询与键的相似性，即点积归一化后得到注意力权重，将计算得到的注意力权重与值进行加权相乘，得到特征增强过的变化后特征，从而实现变化前、后目标局部关联区域之间对应的目的； 所述的评估结果，通过时序特征分类模块将交互式空间特征增强模块输出的特征增强后的隐层特征转换为一维向量，此时根据任务情况将其与辅助指标进行拼接后，借助时序特征分类网络对目标两个时间点之间发生的变化进行评估，具体为：输入进由门控循环单元和多层感知机构成的时序特征分类网络中，通过门控循环单元的记忆能力，利用先前时间点目标相关信息，在后时间点的特征上捕捉产生的变化然后进行预测。

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