清华大学李刚获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于超图神经网络的多源遥感图像变化检测方法及装置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：CN119992317B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510033673.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于超图神经网络的多源遥感图像变化检测方法及装置是由李刚;张宁;王学谦设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于超图神经网络的多源遥感图像变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于超图神经网络的多源遥感图像变化检测方法及装置，其中，方法包括：基于给定的多源遥感图像对，构建节点，并计算节点之间的关联关系，得到关联矩阵以形成超边，从而构建具有节点和超边的局部超图和全局超图。利用超图神经网络结合关联矩阵学习，提取图像变化前后特征，输出局部和全局超图节点变化的概率预测结果。再利用融合策略，融合局部和全局超图节点变化的概率预测结果，得到每个像素最终的融合预测结果，最后经阈值分类法判断每个像素是否发生变化，获取最终的变化检测结果。由此，提升了多源异构图像变化检测的精度。
本发明授权基于超图神经网络的多源遥感图像变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于超图神经网络的多源遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于目标多源遥感图像对，构建所述目标多源遥感图像对的多个节点，并计算所述多个节点中节点之间的关联关系，以分别得到局部超图的第一关联矩阵和全局超图的第二关联矩阵，且利用每个关联矩阵形成对应超图的多个超边，以构建具有所述多个节点和所述多个超边的局部超图和全局超图； 基于所述第一关联矩阵和所述第二关联矩阵，利用预设超图神经网络进行超图学习，以提取所述多源遥感图像对的变化前和变化后的特征，并分别生成所述局部超图的节点变化的第一概率预测结果和所述全局超图的节点变化的第二概率预测结果； 融合所述第一概率预测结果和所述第二概率预测结果，以得到每个像素最终的融合预测结果，并根据所述每个像素最终的融合预测结果获取所述目标多源遥感图像对的最终变化检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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