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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于语义先验和融合空间定位的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：CN119478542B 。

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：202411683114.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于语义先验和融合空间定位的变化检测方法是由周子煜;芮小平;杨斯允;方予恬;张镭译设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义先验和融合空间定位的变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语义先验和融合空间定位的变化检测方法，涉及图像处理技术领域，包括首先，在有监督的遥感提取任务上，对BPNet网络进行预训练，充分利用遥感提取任务中的先验知识；然后，对预训练后的BPNet网络进行微调，采用共享权重的孪生网络结构扩展编码器和解码器结构，并引入空间一致性注意力模块，通过结合自注意力机制和大卷积核分解技术，对双时态图像进行特征信息提取和融合，从而获取遥感影像目标变化信息。因此，采用基于语义先验和融合空间定位的变化检测方法，通过空间一致性注意力模块，有助于深度编码器扩展有效感受野，增强了长距离依赖关系的建模能力，同时能够有效捕捉双时态变化细节信息，获取更精准的特征图。

本发明授权基于语义先验和融合空间定位的变化检测方法在权利要求书中公布了：1.基于语义先验和融合空间定位的变化检测方法，其特征在于，包括： 首先，在有监督的遥感提取任务上，对BPNet网络进行预训练，充分利用遥感提取任务中的先验知识； 然后，对预训练后的BPNet网络进行微调，采用共享权重的孪生网络结构扩展编码器和解码器结构，并引入空间一致性注意力模块，替换预训练网络BPNet的Van模块，通过结合自注意力机制和大卷积核分解技术，对双时态图像进行特征信息提取和融合，进而获遥感影像目标变化信息； 在微调后的网络中，引入深度监督，通过在网络的每一层计算损失函数来生成多尺度的掩码，损失函数的表达式为： ； ； 式中，表示第层的损失函数，、分别表示为二元交叉损失函数和相似系数损失函数，表示不同层的损失函数系数，、分别为真实标签和预测标签； 空间一致性注意力模块包括ADLKA模块和TFU模块：ADLKA模块用于捕捉更广泛的上下文信息，并融合变化信息，ADLKA模块输出的表达式为： ； 式中，表示时间融合的双时态信息特征，表示ADLKA模块输出的注意力图，表示卷积核为深度膨胀卷积，表示卷积核为的深度卷积，表示逐点卷积； TFU模块用于保留双时态特征中的时序信息，TFU模块利用层归一化对每个样本独立地进行处理，表达式如下： ； ； 式中，分别表示第一时态和第二时态的输入特征，表示通过卷积降维的特征，表示时间融合的双时态特征，表示通道连接，表示层归一化，表示激活函数。

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