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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种结合Transformer和CNN的高分辨率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：CN116310828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202310289429.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种结合Transformer和CNN的高分辨率遥感图像变化检测方法及装置是由杨烽;李梦涛;蒲艺;袁艺峰;舒文强;高陈强设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合Transformer和CNN的高分辨率遥感图像变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种结合Transformer和CNN的高分辨率遥感图像变化检测方法及装置，方法包括将预处理后的双时遥感图像利用Transformer分支提取双时遥感图像的全局特征，利用卷积神经网络分支提取双时遥感图像的局部特征；将Transformer分支各个深度的特征图以及卷积神经网络分支各个深度的特征图输入自适应特征融合模块进行特征融合，得到全局‑局部特征；将全局‑局部特征输入Decoder分支进行逐层解码，将解码特征图采用分类器输出变化检测的结果；本发明可以准确地检测出双时相图像发生变化的区域，并且提取的特征能更好的表达图像信息。

本发明授权一种结合Transformer和CNN的高分辨率遥感图像变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种结合Transformer和CNN的高分辨率遥感图像变化检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 将成对的双时遥感图像裁剪到固定尺寸，并对裁剪后的图像进行预处理； 构建卷积神经网络分支、Transformer分支、自适应特征融合模块以及Decoder分支，Transformer分支包括四个级联的单元，其中：第一个单元经过PatchEmbedding将图片分为Patch；其他三个单元分别经过2、2、6个VIT块，每一个VIT块包括Transformer中的Encoder，每一个阶段还包括一个系数为2的下采样，使每次输出特征图为输入的12；Transformer分支中的VIT块采用双流交叉注意力机制，即将双时遥感图像的两张图像作为VIT块的输入，对两张图像的处理包括以下步骤： 获取双时遥感图像中第一图像的第一查询向量Q1、第一键向量K1、第一值向量V1，第二图像的第二查询向量Q2、第二键向量K2、第二值向量V2； 将第一查询向量Q1与第二键向量K2相乘后进行softmax操作后，再与第二值向量V2乘，得到两张图像的第一差分特征； 将第一差分特征与第一值向量Q1相减，得到第一图像为主导的差异特征，并将该差异特征作为下一级的输入； 将第二查询向量Q2与第一键向量K1相乘后进行softmax操作后，再与第一值向量V1乘，得到两张图像的第二差分特征； 将第二差分特征与第二值向量Q1相减，得到第二图像为主导的差异特征，并将该差异特征作为下一级的输入； 自适应特征融合模块进行融合时，具体包括以下步骤： 通过逐元素求和来集成来自局部分支和全局分支的特征，然后通过全局平均池化运算将集成的特征嵌入到通道空间中； 使用两个全连接层分别在通道嵌入特征的帮助下为局部分支和全局分支生成两个自适应注意力权重； 通过使用注意力权重来融合全局和局部特征； 将预处理后的双时遥感图像利用Transformer分支提取双时遥感图像的全局特征，利用卷积神经网络分支提取双时遥感图像的局部特征； 将Transformer分支各个深度的特征图以及卷积神经网络分支各个深度的特征图输入自适应特征融合模块进行特征融合，得到全局-局部特征； 将全局-局部特征输入Decoder分支进行逐层解码，将解码特征图采用分类器输出变化检测的结果。

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