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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利U型网络与自注意力机制结合的遥感图像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：CN116740527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310581189.7，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权U型网络与自注意力机制结合的遥感图像变化检测方法是由马晶晶;薛转转;唐旭;张向荣;焦李成设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本U型网络与自注意力机制结合的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种U型网络与自注意力机制结合的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术显存占用大和网络结构复杂的问题，其实现步骤为：1获取训练样本集和测试样本集；2构建U型变化检测网络模型，其包含依次级联的多尺度特征提取模块、分层自注意力机制、融合上采样模块和分类器；3将训练样本集输入到U型变化检测网络模型中并用反向传播法对其迭代训练；4将测试样本集输入到训练好的U型变化检测网络模型中获取遥感图像变化检测可视化图和数值化结果。本发明实现了轻量级的变化检测，获得了多尺度的细粒度特征，且降低了网络结构的复杂度，提高了检测精度，减少了计算资源，可用于地质灾害检测、城市规划和毁林检测。

本发明授权U型网络与自注意力机制结合的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种U型网络与自注意力机制结合的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1从遥感变化检测数据库中获取划分好的训练样本集Dtrain和测试样本集Dtest，其中训练集和测试集中均包含T1时相图像x1、T2时相图像x2和标签y； 2构建U型变化检测网络模型： 2a建立包含多个不同空洞率的卷积层、一个直连层、一个残差连接层和一个激活函数的多尺度特征提取模块； 2b建立由N层多尺度特征提取模块和N-1层下采样层依次级联的孪生网络，结构如下： 所述的N层多尺度特征提取模块结构相同，N＝5，该五层图像大小依次为256×256、128×128、64×64、32×32、16×16，通道数依次为16、24、32、96、320，得到多层次细粒度特征对fi1,fi2i＝1,2,3,4,5，进一步对特征对求绝对值差得到差分特征di； 所述的N-1层下采样层结构相同，均采用最大池化下采样，每层下采样层的卷积核大小为2，步长为2； 所述的孪生网络中两个网络分支结构相同，每个分支的具体结构为：第一多尺度特征提取模块→第一下采样层→第二多尺度特征提取模块→第二下采样层→第三多尺度特征提取模块→第三下采样层→第四多尺度特征提取模块→第四下采样层→第五多尺度特征提取模块； 2c建立包含四个重叠补丁划分模块、两个多层感知机模块和两个自注意力模块的分层自注意力机制； 2d建立包含四个转置卷积层、四个特征拼接层和四个特征融合层的融合上采样模块； 2e建立包含四个1×1卷积层和四个上采样层的分类器； 2f将孪生网络、分层自注意力机制、融合上采样模块和分类器依次级联组成U型变化检测网络模型； 2g组合二类交叉熵损失和骰子损失，作为该U型变化检测网络模型的损失函数 3基于训练集，采用反向传播法对U型变化检测网络模型进行迭代训练，得到训练好的U型变化检测网络模型； 4将测试集输入训练好的U型变化检测网络模型中获取遥感图像的变化检测结果。

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