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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于双流时相特征适配器的遥感图像变化检测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：CN120047450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510534851.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双流时相特征适配器的遥感图像变化检测方法是由王立波;陆昌鑫;孟小亮设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双流时相特征适配器的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双流时相特征适配器的遥感图像变化检测方法，包括步骤：获取前后时相的遥感图像；将前后时相的遥感图像作为编码器的输入，通过编码器的预训练基础视觉Transformer模型骨干网络与两条时相特征适配器路径进行n个阶段的双向动态融合特征提取处理，获得n个阶段的前时相全局上下文特征图和后时相全局上下文特征图，分别将n个阶段的前时相全局上下文特征图和后时相全局上下文特征图输入到解码器进行解码，得到前后时相的遥感图像的变化检测掩膜。本发明有效弥合自然图像与遥感图像之间的领域差异，高效地得到多尺度特征差异，提高对遥感图像的变化检测精度和一致性。

本发明授权基于双流时相特征适配器的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流时相特征适配器的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述基于双流时相特征适配器的遥感图像变化检测方法包括： S1、获取前时相的遥感图像和后时相的遥感图像； S2、将所述前时相的遥感图像和所述后时相的遥感图像作为编码器的输入，通过编码器的预训练基础视觉Transformer模型骨干网络与两条时相特征适配器路径进行n个阶段的双向动态融合特征提取处理，获得n个阶段的前时相全局上下文特征图和后时相全局上下文特征图，其中，所述预训练基础视觉Transformer模型骨干网络包括补丁嵌入层和n个依次连接的block处理块，每条时相特征适配器路径上包括多个卷积层和n个依次连接的双向门控模块，每一个block处理块对应与每条时相特征适配器路径上的一个双向门控模块进行一个阶段的双向动态融合特征提取处理，获得该阶段的前时相全局上下文特征图和后时相全局上下文特征图，n为正整数； S3、分别将n个阶段的前时相全局上下文特征图和后时相全局上下文特征图输入到解码器进行解码，得到前后时相的遥感图像的变化检测掩膜； 所述将所述前时相的遥感图像和所述后时相的遥感图像作为编码器的输入，通过编码器的预训练基础视觉Transformer模型骨干网络与两条时相特征适配器路径进行n个阶段的双向动态融合特征提取处理，获得n个阶段的前时相全局上下文特征图和后时相全局上下文特征图，包括： 所述前时相的遥感图像输入所述编码器的第一条时相特征适配器路径中的多个卷积层进行处理，获得不同分辨率的前时相特征图； 所述后时相的遥感图像输入所述编码器的第二条时相特征适配器路径中的多个卷积层进行处理，获得不同分辨率的后时相特征图； 所述前时相的遥感图像和所述后时相的遥感图像输入所述编码器的预训练基础视觉Transformer模型骨干网络的补丁嵌入层进行处理，获得前时相高维向量序列和后时相高维向量序列； 基于所述不同分辨率的前时相特征图、所述不同分辨率的后时相特征图、所述前时相高维向量序列和所述后时相高维向量序列，通过n个block处理块和两条时相特征适配器路径上的n个双向门控模块进行n个阶段的双向动态融合特征提取处理，获得n个阶段的前时相全局上下文特征图和后时相全局上下文特征图。

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