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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于大模型域自适应的遥感影像变化检测方法及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：CN119625540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510146940.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于大模型域自适应的遥感影像变化检测方法及系统是由宁海龙;贺麒;曹小鹏;张无瑕;陈彦萍设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型域自适应的遥感影像变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型域自适应的遥感影像变化检测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：将一对待检测的双时遥感影像输入经过训练的遥感影像变化检测网络中；S2：输出变化检测图。本申请属于遥感影像变化检测技术领域，本申请解决了目前将SAM2模型用于变化检测任务中时，存在的域差异和边界位移的问题。本申请通过层级低秩自适应策略，克服了SAM2与变化检测任务间的知识差异，通过在SAM2关键层引入低秩矩阵，引导模型学习遥感领域知识，实现SAM2向遥感的域自适应。

本发明授权一种基于大模型域自适应的遥感影像变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型域自适应的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：将一对待检测的双时遥感影像输入经过训练的遥感影像变化检测网络中； 所述变化检测网络包括如下步骤： S11：层级低秩自适应编码器，首先将低秩矩阵引入到SAM2图像编码器的自注意力层与线性层中，然后提取一对双时遥感影像的多尺度特征与；通过所述层级低秩自适应编码器提取一对双时遥感影像的多尺度特征与，其中，i=1，2，3，4； S12：差异自适应增强模块，先将所述双时遥感影像的多尺度特征与，i=2，3，4上采样至与的尺寸大小，再对每一组与自适应融合，从而生成4组差异特征；通过所述差异自适应增强模块，融合S11中一对双时遥感影像的多尺度特征与，i=1，2，3，4； 所述S12差异自适应增强模块包括以下步骤： 差异自适应增强模块通过全局差异感知与局部细节优化两个分支实现对差异信息捕捉，所述两个分支的具体步骤如下： 在全局差异感知分支中，首先将S12中的与元素相加得到，接着采用全局平均池化操作对每个通道特征元素进行平均，的尺寸由[C,H,W]变为[C,1,1]，C表示特征通道的个数，H和W分别表示特征图的高度和宽度；全局注意力特征计算为： （3） （4） 式（3）中，表示逐元素相加，式（4）中，GAP表示全局平均池化操作，表示1×1卷积运算，BN表示批归一化操作，；表示全局注意力特征，表示全局差异感知分支的输入特征； 在局部细节优化分支中，首先将S12中的与元素相减取绝对值得到，最大池化操作取局部感受野的最大值，并且每一层处理的特征与保持相同的大小，局部注意力特征计算为： （5） （6） 式（5）中表示逐元素相减，表示绝对值操作，式（6）中MAP表示最大池化操作；； 然后，将与特征相加，并将其送入Sigmoid函数，得到注意力权重矩阵与； 最后，与作为全局注意力与局部注意力的测量系数； S13：残差卷积解码器，解码所述S12生成的4组差异特征并输出变化图；所述输出变化图包含两个通道，第一个通道对应于无变化类的概率，第二个通道对应于变化类概率；使用argmax操作沿着通道维度获得二进制变化映射； S2：输出变化检测图。

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