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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质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：CN116758366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310538911.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质是由王蓉芳;李畅;焦昶哲;刘若辰;牛毅设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质，其方法为，引入伪标签对未变化区域预测语义类别标签；通过向ResNet添加额外的高分辨率分支实现双分辨率网络；引入上下文信息交互模块利用目标区域表示增强其上下文信息表示，将原始特征与上下文信息交互特征拼接操作，得到最终的增强特征；将提取到的增强特征进行多种方式通道融合，并在降维前引入通道注意力机制聚焦通道域的重要特征，以折衷复杂度和特征的丰富度，提高变化区域检测精度，降低未变化区域误检率；其系统、设备及介质基于上述方法实现多支路协同语义变化检测；本发明利用多支路网络结构对地物覆盖信息和变化信息进行有效建模，多支路交互协同，提高了特征利用率，共同提升了任务性能。

本发明授权一种多支路协同语义变化检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多支路协同语义变化检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、将语义变化检测样本集进行划分，将公开可用的语义变化检测数据集随机划分为训练集和测试集； S2、读取步骤S1中划分的训练集的图像，对其进行数据处理及数据增强： S3、采用多分辨率卷积神经双向融合网络对双时相遥感图像进行特征提取，提取的多分辨率特征为Xms， 在分类主干网络ResNet基础上添加一个额外的高分辨率分支，ResNet网络在执行下采样时分为四个阶段，每个阶段的输出结果将特征图的大小减半，通道数加倍，逐级提取高级语义特征，在不同的阶段执行对高分辨率分支的特征与低分辨率分支的特征分别进行“高-低融合”和“低-高融合”，通过双向特征融合，充分利用多分辨率的空间信息和语义信息； S4、引入类自注意力机制用于构建上下文信息交互模块，采用上下文信息交互模块来增强上下文信息，最终上下文信息交互后的增强特征为Xce， S401、对步骤S3提取的多分辨率特征Xms进行卷积和维度转换操作； S402、对Xms通过一个简单的粗分割网络得到粗语义分割结果RSS； S403、对步骤S402得到的粗语义分割结果RSS进行Softmax和维度转换操作，得到C组，C为分割类别，向量集合V＝{Vi,i＝1,...,C}，每个向量Vi是一个类别的特征表示； S404、对步骤S401和步骤S403得到的结果进行矩阵相乘，得到对象上下文表征； S405、计算每个像素和步骤S404得到的对象上下文表征的关系，得到每个像素的最终表征； S5、对双时相提取到的特征进行通道融合，最终融合后的特征为Xfus， S6、根据步骤S4和步骤S5最终融合后的特征，通过对应的语义分割解码器和二值变化检测解码器，得到最终输出结果。

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