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龙图腾网获悉河南大学申请的专利基于自适应融合NestedUNet的光学遥感图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：CN115393718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211047386.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于自适应融合NestedUNet的光学遥感图像变化检测方法是由李军伟;李世杰;连猛猛设计研发完成，并于2022-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应融合NestedUNet的光学遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应融合NestedUNet的光学遥感图像变化检测方法，包括如下步骤：首先，对光学遥感图像进行预处理，以获得数据分布一致的遥感图像；然后，对经预处理后的双时相光学遥感图像，标注图像中更新的部分，得到对应的变化标签图；然后对遥感图像和对应的标签图进行切割，得到训练样本；然后串联双时相图像，并将其输入到AFNUNet网络中，以增强对变化区域整体特征的提取以及变化目标边缘细节的识别；待训练结束后，将模型的所有参数信息保存下来；最后将经过预处理的待测样本输入至变化检测模型中，经计算输出检测结果图，检测出的变化图整体更加完整，细节更加完善。

本发明授权基于自适应融合NestedUNet的光学遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应融合NestedUNet的光学遥感图像变化检测方法，其特征在于：包括以下几个步骤： A、将双时相光学遥感图像依次进行正射校正、图像配准、图像拉伸以及图像数值归一化预处理，从而得到数据分布一致的双时相光学遥感图像； B、将上一步得到的经过预处理后的双时相光学遥感图像，标注遥感图像中更新的部分，得到对应的变化标签图； C、将从B中得到的变化标签图以及A中获得的预处理过的双时相光学遥感图像，采用同一尺寸对其进行切割，得到训练样本； D、将训练样本中的双时相遥感图像串联起来输入到AFNUNet中；所述的AFNUNet基于NestedUNet的端到端的网络体系结构，其输出端增加了通道注意力和空间注意力的自适应融合模块； E、将上一步得到的串联双时相遥感图像通过四层基于有效通道注意力的残差块编码器，提取具有不同感受野的多尺寸特征图；所述的步骤E具体包括如下步骤：首先经过第一个3×3的卷积层对输入的特征图进行升维操作，接着经过第二个3×3卷积层和第三个3×3卷积层分别进行通道数翻倍和减半操作，然后输入改进的有效通道注意力层中，并与第一个3×3卷积层得到的特征图相加形成残差，接着通过ReLU层；最后将包含更多与变化区域有关的特征图进行最大池化层的下采样操作；重复上述编码过程四次，以获得相当于原始图像12宽高、14宽高、18宽高、116宽高尺寸的具有不同感受野的多尺寸特征图； F、将E中的不同感受野的多尺寸特征图进行解码操作；通过编码器和解码器之间以及解码器和解码器之间密集的特征传输，增强对整体特征的提取，使提取到的变化区域更加完整，并得到最终的特征图F1、F2、F3； G、将F中得到的最终特征图F1，F2，F3输入到自适应融合模块中，以便获得更多变化区域的细节信息，并获得预测的变化图； H、引入基于布雷克蒂斯距离的损失，并与二分类交叉熵损失结合形成混合损失函数以计算步骤G中得到的双时相图像的预测变化图与对应的标签图之间的损失； I、训练结束后，将训练好的模型的所有参数信息都保存下来； J、将待检测的前、后时相遥感图像依次经正射校正、图像配准、图像拉伸以及图像数值归一化预处理后，接着采用同一尺寸对其进行切割以获得待测样本； K、将待测样本输入至I中得到的变化检测模型中，经计算输出检测结果图。

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