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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;北京市遥感信息研究所申请的专利一种查找遥感图像变化区域的模型及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：CN120543397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511048001.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种查找遥感图像变化区域的模型及方法是由孙海江;张一鸣;陈周长;刘巧元;张德浩;李阳;张筱晗;邢相薇;尹璐;马思远;王成舜;周玉明;黄山;聂婧设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种查找遥感图像变化区域的模型及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星遥感图像技术领域，尤其涉及一种查找遥感图像变化区域的模型及方法，通过提出基于频谱信息引导的小尺寸对象特征提取模块的感受野和自适应卷积核大小机制，并将该机制与孪生结构变化检测网络协同提取输入图像特征。“空间‑通道‑频域”三注意力融合模块使孪生结构变化检测网络中经过频域信息增强后的特征自动学习并分配变化区域和未变化区域的权重。频域特征融合模块通过频域信息变换将低分辨率图像融入到高分辨率图像中以提升图像细节和质量，通过相邻尺寸特征进行两两逐层融合，在保留不同分辨率图像细节的同时提升了最终输出的分辨率。最终由变化区域预测模块经过卷积处理后输出符合尺寸和通道数的预测图。

本发明授权一种查找遥感图像变化区域的模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种查找遥感图像变化区域的模型，其特征在于，该模型包括：频谱信息引导的小尺寸对象特征提取模块、三注意力融合模块、频域特征融合模块和变化区域预测模块； 所述频谱信息引导的小尺寸对象特征提取模块由频谱信息引导模块和SwinTransformer模块残差结构连接，将输入图像通过快速傅里叶变换从空域转换到频域，将所述输入图像的频谱分解为不同空间频率贡献的频率成分，并通过频谱分析区分出输入图像的低频区域和高频区域，根据不同的频率区域动态选择适合的卷积核大小和感受野；所述频谱信息引导的小尺寸对象特征提取模块通过SwinTransformer模块增强对所述图像的边缘、纹理和结构特征的捕捉能力，以适应多尺度输入图像的不同频率区域，并输出多个尺度的特征图； 所述三注意力融合模块作用于多个尺度的所述特征图，对多个尺度的所述特征逐步增强，使所述模型重视多个尺度的所述特征中的通道，给予所述特征图变化区域的像素更大的权重； 所述频域特征融合模块将经过所述三注意力融合模块输出的所述特征图进行频域特征融合，将特征图中低分辨率特征上采样至高分辨率空间，融合高分辨率和低分辨率特征图的特征信息；将融合后的特征图作为低分辨率特征图，与更高分辨率的高分辨率特征图进行迭代融合； 所述变化区域预测模块将所述频域特征融合模块输出的最终高分辨率特征图进行卷积处理，输出符合预测通道数的最终预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;北京市遥感信息研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市经济技术开发区东南湖大路3888号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。