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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种异源遥感影像对象级变化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：CN115376019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211077432.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种异源遥感影像对象级变化检测方法是由郭晓丹;王帅;李俊勇;王超设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异源遥感影像对象级变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异源遥感影像对象级变化检测方法，通过设计一种多尺度特征提取差分模块实现多尺度特征差分图的提取，并作为UNet++的补充输入，以提高网络对变化区域特征的学习能力；在此基础上，为实现像素级结果到地理对象的映射，设计不同尺度的自适应证据置信度指标，进而构建一种基于DS证据理论的WDSEF识别策略，实现像素级检测结果到对象的跨越。通过对ZY‑3GF‑2以及GF‑1GF‑2两个多时相异源影像数据集进行实验，并与多种深度学习方法进行对比，结果表明本发明能够显著提高对变化区域的识别能力，并有效减少“伪变化”影响，OA和F1分别可达95%和63.31%以上，且目视分析和定量评价均显著优于对比方法。

本发明授权一种异源遥感影像对象级变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种异源遥感影像对象级变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对于待检测区域，获取两个不同时相下的遥感影像T1和T2，且T1和T2的分辨率不相同，以分辨率较低的遥感影像为基准，对分辨率较高的遥感影像进行重采样，获得相同分辨率的双时相遥感影像，并对双时相遥感影像进行配准处理； 步骤2，对配准后的双时相遥感影像进行影像分割，根据分割结果提取分割对象集合； 步骤3，采用UNet++_MSOF作为基础网络进行语义分割，在UNet++_MSOF的编码器部分设计多尺度特征提取差分模块MFED，所述多尺度特征提取差分模块包括第一和第二多尺度特征提取模块，通过第一和第二多尺度特征提取模块分别对配准后的双时相遥感影像进行差分后得到原始差分特征图D0，对D0执行下采样和卷积运算，得到差分特征图D1，对D1执行下采样和卷积运算，得到差分特征图D2，对D2执行下采样和卷积运算，得到差分特征图D3，对D3执行下采样和卷积运算，得到差分特征图D4，即得到与UNet++_MSOF编码器部分的五个卷积层分别对应的差分特征图，D0、D1、D2、D3、D4对应作为UNet++_MSOF编码器部分第0、1、2、3、4个下采样层中第0个卷积单元的输入，从而得到MFED-UNet++五层像素级变化检测结果； 步骤4，当MFED-UNet++训练收敛后，得到MFED-UNet++各个卷积层的预测精度和损失函数值，利用预测精度和损失函数值设计自适应证据置信度指标； 步骤5，对于步骤2得到的分割对象集合中的任一分割对象，结合自适应证据置信度指标，采用加权DS证据融合策略进行变化对象的识别。

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