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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种结合卷积神经网络和Transformer的遥感影像变化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：CN116402766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310272368.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种结合卷积神经网络和Transformer的遥感影像变化检测方法是由彭代锋;翟晨晨设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合卷积神经网络和Transformer的遥感影像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体是一种结合卷积神经网络和Transformer的遥感影像变化检测方法，本发明通过去除了最大池化层的ResNet18残差网络提取双时相特征，提高特征分辨率以保留细节信息；通过将PToken输入到Transformer编码器中，在PToken的特征空间中建模全局信息，然后利用具有全局信息的PToken在Transformer解码器中计算双时相融合特征的全局依赖性，改善了卷积操作感受野受限的问题；通过逐层上采样恢复分辨率，特征逐元素相加以聚合不同层次的特征，并利用预测头得到变化概率图，最终使变化检测结果更加有效且可靠；本发明能够更准确的检测出建筑物的不规则结构，且能够避免密集建筑物检测结果的粘连情况，同时有效应对光谱变化的干扰。

本发明授权一种结合卷积神经网络和Transformer的遥感影像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合卷积神经网络和Transformer的遥感影像变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、构造变化检测数据集，将大幅面遥感影像以及对应的变化标签图按照统一尺度进行裁剪，然后将裁剪好的T1时相图像，T2时相图像以及变化标签图按照7：1：2的比例分为训练集，验证集和测试集； 步骤2、读取步骤1构造好的变化检测数据集，并进行数据增强，在网络训练阶段，读取训练集和验证集的图像数据，其中仅对训练集数据进行数据增强操作，而训练集和验证集数据都要进行归一化处理并且转换为张量形式； 步骤3、构建变化检测网络，包括：特征提取网络，金字塔语义标记生成模块，Transformer结构，上采样模块以及网络输出头，所述特征提取网络被设计为孪生网络结构，孪生网络的两个分支结构完全相同，并且二者之间共享权重；孪生网络采用ResNet18残差网络分别提取T1时相和T2时相图像的多尺度特征，在ResNet18网络中，为了保留高分辨率特征中的细节信息，取消了最大池化层以提高变化检测效果； 所述金字塔语义标记生成模块用于将特征以一些紧凑的语义Token来表示，具体的，将双时相特征的融合特征通过空间金字塔池化下采样为4个不同尺度的特征，将四个池化特征沿空间维度展平为一维序列矩阵，沿通道维度将四个序列矩阵拼接，形成金字塔语义PToken； 所述Transformer结构用于对特征的全局信息建模，所述Transformer结构包括一个编码器和一个解码器，编码器和解码器均设置为一层； 具体的，所述编码器用于在PToken的特征空间中对全局信息建模，所述Transformer编码器由层归一化、多头自注意力机制和前馈神经网络组成，层归一化用于加速网络收敛，多头自注意力机制用于对特征的全局依赖性进行建模，前馈神经网络用于在高维空间中筛选信息；所述解码器用于编码器的输出与解码器的输入特征之间的信息交互； 步骤4、将步骤2读取的数据输入到步骤3构建的变化检测网络中，对其进行训练以及验证； 步骤5、读取步骤1构建的测试集，将经过预处理的数据输入到训练好的变化检测模型中，得到变化检测结果。

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