买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种高分辨率遥感图像变化检测深度网络及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：CN116030357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211598944.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种高分辨率遥感图像变化检测深度网络及检测方法是由王斌;赵倩;王靖;赵康设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高分辨率遥感图像变化检测深度网络及检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感变化检测技术领域，公开了一种高分辨率遥感图像变化检测深度网络及检测方法。所述深度网络为注意力引导的多级特征融合网络AGMFFNet。在特征编码阶段，同时采用早期融合结构和晚期融合结构提取双时相图像的上下文特征和局部相关特征。在特征融合阶段，在每一层网络结构之间提出了一种早晚期混合特征融合模块ELMFFM，用于融合并增强图像的差异特征。此外，在特征解码阶段，进一步提出了一种多级辅助特征重建模块MAFRM来弥补传统直接上采样方法造成的空间信息损失。通过在2个公开的数据集中证明了所提出网络和方法的有效性。

本发明授权一种高分辨率遥感图像变化检测深度网络及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度网络的高分辨率遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，训练深度网络，所述深度网络为注意力引导的多级特征融合网络，主要由三部分组成：特征提取网络、早晚期混合特征融合模块和多级辅助特征重建模块；所述特征提取网络用于提取图像的上下文特征和局部相关特征信息；所述早晚期混合特征融合模块用于融合并增强特征提取网络所提取的图像的差异特征；所述多级辅助特征重建模块用于恢复特征图大小，同时弥补传统直接上采样方法造成的空间信息损失； 所述早晚期混合特征融合模块在特征提取网络的池化层及其之后的每一层残差模块之间均具有一个，用来有效融合特征提取网络所提取的语义特征信息，早晚期混合特征融合模块包括邻域自注意力模块和通道自注意力模块，邻域自注意力模块用于融合提取的差异信息和全局信息，通道自注意力模块用于增强邻域自注意力模块融合信息中对变化目标有用的通道信息； 所述多级辅助特征重建模块用于特征解码，恢复特征图的大小，包括空间注意力模块和通道注意力模块，分别用于整合局部特征信息和通道依赖关系，以达到更好的特征重建效果； 步骤2，将图像送入特征提取网络，以提取多级深度特征； 步骤3，将特征提取网络中第二层最大池化层和之后每一层残差模块的输出作为早晚期混合特征融合模块的输入，通过分层地进行多级混合特征融合，以生成有效的差异特征； 步骤4，结合早晚期混合特征融合模块每一层的差异特征，使用多级辅助特征重建模块以辅助上采样的方式将特征图逐层恢复到输入图像的大小，预测最终的变化图。

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中北大学，其通讯地址为：030051 山西省太原市学院路3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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。