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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于多任务神经网络的微小变化监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：CN115797865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211547263.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多任务神经网络的微小变化监测方法是由冯伟;张乾;万亮;李楠;王小伟;巩一璞设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务神经网络的微小变化监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务神经网络的目标微小变化监测方法，分别于两个观测时间点，在多种光照条件下对目标场景进行拍摄，分别得到当前图像集和参考图像集；利用当前图像集和参考图像集分别计算得到场景在当前时间点的表面结构图和反射率图，以及参考时间点的表面结构图和反射率图；将得到的两组表面结构图和反射率图分别进行对齐；将对齐后的两组表面结构图和反射率图输入到多尺度变化监测模型中，最终得到目标的微变检测结果。与现有技术相比，本发明根据目标三维信息和反射率图来检测场景发生的变化，不受成像时的光照条件差异影响，能更准确地发现目标发生的细微变化，尤其适合文物监测、精密仪器监测等监测精细度要求较高的任务。

本发明授权一种基于多任务神经网络的微小变化监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务神经网络的微小变化监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、分别于两个观测时间点，在多种光照条件下对目标场景进行多次拍摄，获取当前图像集和参考图像集其中K和H为输入图像的个数； 步骤2、将当前图像集和参考图像集作为输入图像，利用输入图像恢复目标场景在当前时间点的表面结构图Ncur、反射率图Rcur以及参考时间点的表面结构图Nref、反射率图Rref； 步骤3、将得到的两组表面结构图和反射率图分别进行像素和尺度对齐，得到对齐后的参考时间点的表面结构图和反射率图对齐处理的具体过程为： 步骤3.1、将Ncur、Nref和Rcur、Rref分别输入到光流估计模块，得到光流图FN和FR； 步骤3.2、将Ncur、Nref、Rcur、Rref以及光流图FN和FR一同输入到一个编码-解码器，该编码-解码器根据输入信息得到最终的光流图F；其中，该编码-解码器的编码器和解码器都由5层卷积层构成，在4、7两层和2、9两层之间用跳跃连接层连接；根据光流图F，将参考法线图和反射率图Nref、Rref的像素对齐到当前场景，得到像素对齐后的公式如下： 其中，Warp为坐标映射操作; 对法线图的法线朝向进行对齐，得到对齐后的法线图公式如下： 其中，关于法线图所对应的全局旋转矩阵由以下公式计算得到： N表示场景法线图，p表示图像中像素的索引； 的基础上对反射率图的整体色调进行纠正，得到对齐后的反射率图公式如下： 其中，分别表示关于反射率图颜色差异的转换矩阵和转换向量，R表示计算的场景反射率图； 其中和由以下公式计算得到： 步骤4、将对齐后的和Ncur、Rcur输入到多尺度变化检测模型，得到不同尺度的微小变化检测结果对不同尺度的微小变化检测结果进行融合，得到最终的微小变化检测结果C；公式如下： 其中，为逐元素相乘。

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