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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于Transformer和图语义引导的遥感图像变化检测方法及系统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：CN119338780B 。

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：202411418547.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Transformer和图语义引导的遥感图像变化检测方法及系统是由石爱业;刘源设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer和图语义引导的遥感图像变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了图像处理技术领域的一种基于Transformer和图语义引导的遥感图像变化检测方法及系统。在整体框架中，我们除了将CNN和Transformer多层串并联连接，还构建了一种新颖的图语义模块GraphSemanticModule，GSM，旨在通过图语义特征指导网络进行更细致的特征提取。在该模块中，我们将特征图的每个通道视为特征顶点，利用邻接矩阵表示它们之间的关系，并通过多跳邻居聚合增强模型对长距离依赖关系的捕获能力，从而获得信息更为丰富的图语义特征。这些图语义特征将在后续的语义融合Transformer模块SemanticFusionTransformerModule，SFTM中用于对网络所提取的主干特征进行指导，并对两者进行自适应地交互更新。其中，SFTM主要由用于完成信息交换的交叉注意力、用于补充局部信息损失的局部信息补偿层和用于优化输入的强化前馈网络构成。所提的方法能够提升网络的性能，提高了变化检测的精度。

本发明授权一种基于Transformer和图语义引导的遥感图像变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer和图语义引导的遥感图像变化检测方法，其特征是，包括： a、对覆盖同一地理区域的两幅遥感图像进行配准，得到预处理后的双时相遥感图像； b、针对已经配准的双时相遥感图像，在网络编码阶段的前两层，使用两个卷积层来进行浅层特征提取，之后，使用图语义模块GSM来生成图语义特征，用于指导主干特征进行更细致的特征提取； c、在网络编码阶段的后三层，使用语义融合Transformer模块SFTM来进行深层特征提取； d、在网络的解码部分，通过两层语义融合Transformer模块和两个卷积层来逐步恢复变化信息，其中的上采样操作包含在尺度融合-A模块和尺度融合-B模块中，最后，通过一个1×1的卷积将图像特征的通道数调整为两个，从而得到语义二值变化图； e、在整个的训练过程中，使用了一种基于Dice损失函数和交叉熵损失函数的混合损失函数，通过梯度更新损失函数，在经过多轮训练后，可以得到最优的变化检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学，其通讯地址为：210098 江苏省南京市鼓楼区宁海路街道西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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