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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种基于高质量特征选择的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：CN115713631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211482025.0，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于高质量特征选择的变化检测方法及装置是由邢艳;黄睿;徐启奥设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高质量特征选择的变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高质量特征选择的变化检测方法及装置，方法包括：通过孪生U型网络对输入图像对进行特征提取，获取不同尺度的图像特征，将图像特征作为输入特征构建特征池；所述孪生U型网络具有全注意力增强特性，且基于VGG16bn网络；根据特征池中不同的变化相关特征的贡献程度进行特征选择，获得高质量的变化特征；对不同尺度的变化特征结合注意力进行金字塔式的特征融合；对金字塔特征融合输出的每层特征增加卷积操作，每一层都生成一个变化掩码，对五个预测变化掩码进行拼接和卷积操作得到最终的预测变化掩码；基于注意力金字塔融合与最终的预测变化掩码构建损失函数，通过损失函数对变化的图像区域进行检测。装置包括：处理器和存储器。

本发明授权一种基于高质量特征选择的变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于高质量特征选择的变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过孪生U型网络对输入图像对进行特征提取，获取不同尺度的图像特征，将图像特征作为输入特征构建特征池；所述孪生U型网络具有全注意力增强特性，且基于VGG16bn网络； 根据特征池中不同的变化相关特征的贡献程度进行特征选择，获得高质量的变化特征；对不同尺度的变化特征结合注意力进行金字塔式的特征融合； 对金字塔特征融合输出的每层特征增加卷积操作，每一层都生成一个变化掩码，对五个预测变化掩码进行拼接和卷积操作得到最终的预测变化掩码； 基于注意力金字塔融合与最终的预测变化掩码构建损失函数，通过损失函数对变化的 图像区域进行检测； 所述将图像特征作为输入特征构建特征池具体为： 将由孪生网络得到的成对特征作为输入，经过拼接和卷积操作得到拼接特征，经过特征相减求绝对值和卷积操作得到绝对差值特征，利用提取的成对特征、拼接特征、绝对差值特征构建特征池； 将成对特征、拼接特征、绝对差值特征视为专家特征，并随机初始化一个可更新的权重矩阵，对特征池里的特征进行特征选择，依据其重要性进行权重求和，得到高质量的变化特征； 所述高质量的变化特征为： 其中，表示第k个专家的第j个通道的特征，W是一个可学习的参数，表示第j个通道中第k个专家特征进行归一化操作后的权重值，表示第j个通道中第k个专家特征的权重转换后的值，m表示k个专家特征中的第m个特征，表示对第j个通道上k个专家特征的权重转换值进行求和。

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