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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测系统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：CN116229283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310228942.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测系统及方法是由胡蕾;凌杰设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，涉及基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测系统及方法，以Unet网络作为基础网络结构构建基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测轻量级模型，在特征提取过程中引入深度可分离卷积模块；在编码器端引入孪生网络结构提取双时相影像的特征，并且将它们之间差异的绝对值进行连接；同时，在跳跃连接之前引入了有效且轻量级的高效通道注意力模块，用于网络更好地关注变化信息和抑制一些无关信息；此外，本发明提出一种轻量级的ASPP+模块紧跟在解码器端之后，用于提升网络模型对不同尺度目标对象的检测能力；最后，经过一个1×1卷积输出变化图。本发明通过采用深度可分离卷积模块和ASPP+模块，在取得较高检测精度的情况下，其模型参数量和计算成本得到大幅度的消减，进一步满足变化检测任务的实时性要求。

本发明授权基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测系统，其特征在于，包括以Unet网络作为基础网络结构构建的基于深度可分离卷积模块的遥感图像变化检测轻量级模型，所述遥感图像变化检测轻量级模型包括编码器端和解码器端；在编码器端采用孪生网络结构提取双时相影像的特征，并且将双时相影像之间差异的绝对值进行连接；编码器端和解码器端分别采用深度可分离卷积模块进行特征提取；在编码器端和解码器端之间的跳跃连接之前引入有效且轻量级的高效通道注意力模块；接着，将轻量级的ASPP+模块紧跟在解码器端之后；最后，经过卷积输出变化图； 孪生网络结构包括用于提取前一时相遥感图像的第一分支和用于提取后一时相遥感图像的第二分支，第一分支依次包括若个深度可分离卷积模块，第二分支也依次包括同样数量的深度可分离卷积模块，解码器端也包括同样数量的深度可分离卷积模块，第二分支的最后一个深度可分离卷积模块的输出经过一个中间深度可分离卷积模块后再连接解码器端的第一个深度可分离卷积模块，第一分支的第一个深度可分离卷积模块与第二分支的第一个深度可分离卷积模块跳跃连接，跳跃连接前通过第一个高效通道注意力模块连接解码器端的最后一个深度可分离卷积模块；第一分支的第二个深度可分离卷积模块与第二分支的第二个深度可分离卷积模块跳跃连接，跳跃连接前通过第二个高效通道注意力模块连接解码器端的倒数第二个深度可分离卷积模块，依此类推；解码器端的最后一个深度可分离卷积模块连接ASPP+模块；ASPP+模块后连接一个卷积模块；所述ASPP+模块包括四条支路，四条支路分别为1×1卷积、空洞率为6的3×3深度可分离卷积模块、空洞率为12的3×3深度可分离卷积模块，空洞率为18的3×3深度可分离卷积模块。

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