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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于双孪生分支的遥感图像变化检测网络及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：CN116524361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310544667.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于双孪生分支的遥感图像变化检测网络及检测方法是由马晶晶;张天祥;唐旭;张向荣;焦李成设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双孪生分支的遥感图像变化检测网络及检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双孪生分支的遥感图像变化检测网络及检测方法，主要解决现有技术在多种分辨率遥感图像中检测能力不足的问题，该检测网络由孪生局部信息编码分支、孪生全局信息编码分支、差异增强模块、特征融合模块和分类器组成，孪生局部和全局信息编码分支提取多层次双时局部细粒度和全局上下文特征；差异增强模块生成并增强差异特征；特征融合模块融合局部、全局和跨层次的信息并挖掘通道线索；分类器对最终融合特征进行分类并生成变化预测图。本发明通过双孪生分支提取多层次双时局部和全局特征增强了网络的泛化能力；通过差异增强模块和特征融合模块提高了网络的检测精度，可用于土地覆盖识别、城市扩张估计和农业发展监测。

本发明授权基于双孪生分支的遥感图像变化检测网络及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双孪生分支的遥感图像变化检测网络，其特征在于，包括： 孪生局部信息编码分支（1），包括若干个下采样层（11）、若干个标准残差块（12）和若干个可变形卷积单元（13），用于提取多层次双时相局部细粒度特征； 孪生全局信息编码分支（2），包括若干个下采样层（21）、若干个滑动窗口Transformer块（22）和可变形Transformer块（23），用于提取多层次双时相全局上下文特征； 差异增强模块（3），其包括减法单元（31）、拼接单元（32）和卷积单元（33），用于对孪生局部信息编码分支（1）提取的同层次双时相局部细粒度特征进行差异信息的增强并生成局部差异增强特征，对孪生全局信息编码分支（2）提取的同层次双时相全局上下文特征进行差异信息的增强并生成全局差异增强特征； 特征融合模块（4），其包括加法单元（41）、通道注意力单元（42）、乘法单元（43）、卷积单元（44）和拼接单元（45），用于逐级融合多层次特征，生成最终融合特征； 所述加法单元（41），用于整合差异增强后的双孪生分支局部差异特征和全局差异特征，传输给通道注意力单元（42）； 所述注意力单元（42），其由1个平均池化层和1个最大池化层并联后与1个多层感知机层和1个sigmoid激活函数层级联组成，用于生成通道注意权重，传输给乘法单元（43）； 所述乘法单元（43），用于对差异增强后的局部差异特征和全局差异特征分别与通道注意权重相乘，以获得通道加权特征，传输给拼接单元（45）； 所述卷积单元（44），其由1×1卷积层组成，用于对上一层次融合后特征进行降维，降维后特征传输给拼接单元（45）； 所述拼接单元（45），用于对同层次的加权后局部差异增强特征和全局差异增强特征和上一层次融合后特征进行通道维度拼接，以完成特征融合，生成融合特征； 分类器（5），其由第一3×3卷积层、批次归一化层、ReLU激活函数层、第二3×3卷积层、softmax函数和argmax函数依次级联组成，用于对最终融合特征分类并生成二值变化预测图，其中0表示不变像素，1表示变化像素。

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