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龙图腾网获悉北京遥测技术研究所申请的专利一种基于变化检测的遥感异常区域及目标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：CN117152408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310930166.2，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种基于变化检测的遥感异常区域及目标检测方法是由原昊;张鹏宇;李育恒;张洲洲;沈永健设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于变化检测的遥感异常区域及目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于变化检测的遥感异常区域及目标检测方法，以孪生注意力变化检测模型，训练变化检测模型检测处理区域的能力，同时训练其检测隐藏目标和检测变化目标的能力。本发明构建了一个双分支的孪生注意力变化检测网络，通过对比学习遥感影像中出现的异常区域与原遥感影像在像素分布、色差上的变化，实现对异常区域和变化区域的自动检测；本发明在下采样模块每一层级都使用孪生网络思想，将两时相特征级联输入后续网络，通过无差别处理两时相技术，解除对时相输入顺序的限制；本发明使用注意力机制实现不同层级检测结果的融合，通过使用两种不同的特征融合手段，利用注意力机制综合对比两种融合结果，提高模型检测能力。

本发明授权一种基于变化检测的遥感异常区域及目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变化检测的遥感异常区域及目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、选取遥感图像和对应的异常区域标签图像、变化区域标签图像进行裁剪、筛选并进行降密处理后得到针对图像修复降密手段的异常区域检测数据集和变化目标检测数据集； S2、构建孪生注意力变化检测网络，包括相同下采样模块构成的孪生网络、传输模块、相同上采样模块构成的上采样网络和ECAM模块，所述孪生网络、所述传输模块、所述上采样网络和所述ECAM模块依次相连； S3、将所述异常区域检测数据集和所述变化目标检测数据集以随机排序的方法打乱时相后输入所述孪生网络分别得到特征一和特征二，并依次进入所述传输模块、所述上采样网络和所述ECAM模块，经过迭代训练后得到用于异常区域检测和变化目标检测的两个模型权重文件，并得到异常区域检测模型和变化目标检测模型； S4、将待检测的原图和对应的变化后图像组成图像组进行裁剪后分别在输入所述异常区域检测模型和所述变化目标检测模型中进行检测，得到异常区域局部检测结果和变化目标局部检测结果，将所述异常区域局部检测结果和所述变化目标局部检测结果分别按照序号进行拼接得到异常区域检测结果和变化目标检测结果，基于变化检测的遥感异常区域及目标检测方法完成。

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