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龙图腾网获悉长光卫星技术股份有限公司申请的专利一种基于动态加权交叉熵损失的遥感图像变化检测方法及其检测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：CN116895019B 。

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：202310873545.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于动态加权交叉熵损失的遥感图像变化检测方法及其检测系统是由周圆锈;朱瑞飞;马经宇;徐猛;刘家奇设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态加权交叉熵损失的遥感图像变化检测方法及其检测系统在说明书摘要公布了：本发明属于高分辨率遥感影像处理及遥感影像数据挖掘技术领域，特别涉及一种基于动态加权交叉熵损失的遥感图像变化检测方法及其检测系统。步骤1：制作基于高分辨率遥感影像的变化检测数据集；步骤2：构建基于权值共享孪生神经网络的遥感图像变化检测模型；步骤3：设计基于动态加权交叉熵损失函数与优化器；步骤4：使用高分辨率遥感变化检测数据集对改进后的深度学习模型进行训练；步骤5：使用测试时数据增强对测试数据集进行预测，并进行后处理操作，提升预测质量。本发明用以解决遥感图像变化检测算法的不足的问题。

本发明授权一种基于动态加权交叉熵损失的遥感图像变化检测方法及其检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态加权交叉熵损失的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述遥感图像变化检测方法包括以下步骤， 步骤1：制作基于高分辨率遥感影像的变化检测数据集； 步骤2：构建基于权值共享孪生神经网络的遥感图像变化检测模型； 步骤3：设计基于动态加权交叉熵损失函数与优化器； 所述步骤3具体包含以下步骤： 步骤3.1：使用softmax对预测图进行处理，并结合标签图一同计算交叉熵损失； 步骤3.2：对标签图进行连通域标记，对每个连通域，计算其距离图；并找到每个连通域内的最大与最小距离，然后将每个连通域内的距离值归一化到0-1范围内； 步骤3.3：利用高斯曲线对距离图进行重映射，使变化类别质心处具有较大权重值，边缘处具有较小权重值，以平衡面积差异的影响，并削弱边缘不确定性标签的干扰； 步骤3.4：将权重图中的每个像素与对应的交叉熵图对应相乘，计算其平均值，得到动态加权交叉熵L； 所述步骤3.4中的损失函数公式定义如下所示： 其中，y i表示像素i的标签，变化类别为1，不变类别为0，p i表示像素i预测为变化的概率，w i表示像素对应的权重值； 步骤3.5：优化器使用AdamW，初始学习率设置为0.005，学习率策略选择线性学习率衰减与多项式学习率衰减的组合策略； 步骤4：使用高分辨率遥感变化检测数据集对改进后的深度学习模型进行训练； 步骤5：使用测试时数据增强对测试数据集进行预测，并进行后处理操作，提升预测质量。

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