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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于联合学习的半监督遥感影像变化检测方法和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：CN117173561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202311053412.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于联合学习的半监督遥感影像变化检测方法和装置是由陈浩;孙承哲;李军;彭双;伍江江;杜春;李沛秦;陈荦;贾庆仁;马梦宇;杨飞;熊伟;钟志农;景宁设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合学习的半监督遥感影像变化检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于联合学习的半监督遥感影像变化检测方法和装置。所述方法包括：通过少量的单时相遥感影像数据及其建筑物提取标签，生成大量的伪双时相遥感影像和伪变化检测标签为模型训练提供标签数据支撑；通过将建筑物提取任务和变化检测任务一同训练，进一步加强变化检测模型对遥感影像信息的理解，提高变化检测性能。同时，使用基于一致性正则化原则的半监督方法，迫使模型对数据扰动前后的无标签遥感影像做出一致性的变化检测结果，提高了模型的鲁棒性和泛化性，有效提高了遥感影像的变化检测精度，应用前景广泛。

本发明授权基于联合学习的半监督遥感影像变化检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联合学习的半监督遥感影像变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取单时相遥感影像和对应的建筑物提取标签，以及无标签双时相遥感影像对； 对所述单时相遥感影像和对应的建筑物提取标签进行预处理，得到伪双时相遥感影像对及对应的建筑物提取标签，对所述伪双时相遥感影像对的建筑物提取标签进行异或操作，得到伪变化检测标签； 将所述伪双时相遥感影像对及对应的建筑物提取标签、以及伪变化检测标签输入预先构建的变化检测模型，根据所述变化检测模型中的特征提取网络、建筑物提取解码器以及变化检测解码器对所述伪双时相遥感影像对进行处理，输出得到有监督建筑物提取结果和有监督变化检测预测结果，根据所述有监督建筑物提取结果与所述伪双时相遥感影像对的建筑物提取标签进行计算，得到分割损失，根据所述有监督变化检测预测结果与所述伪变化检测标签进行计算，得到变化检测损失； 对所述无标签双时相遥感影像对依次进行翻转平移和数据扰动，得到翻转平移影像对和畸变影像对，将所述翻转平移影像对和畸变影像对输入所述变化检测模型进行处理，输出得到翻转平移影像对的建筑物提取结果、畸变影像对的建筑物提取结果、翻转平移影像对的变化检测预测结果以及畸变影像对的变化检测预测结果，根据所述翻转平移影像对的建筑物提取结果与所述畸变影像对的建筑物提取结果进行计算，得到一致性分割损失，根据所述翻转平移影像对的变化检测预测结果与所述畸变影像对的变化检测预测结果进行计算，得到一致性变化检测损失； 将所述分割损失、变化检测损失、一致性分割损失以及一致性变化检测损失进行相加，得到总损失，以总损失最小为目标函数，对所述变化检测模型的参数进行训练优化，直至得到训练好的变化检测模型； 将待检测的遥感影像对输入所述训练好的变化检测模型进行变化检测，输出得到变化检测结果。

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