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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利双时相遥感图像变化检测方法、装置、设备及介质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：CN121033670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511176028.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权双时相遥感图像变化检测方法、装置、设备及介质是由方乐缘;方颐;刘强设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本双时相遥感图像变化检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于遥感图像处理技术领域，公开一种双时相遥感图像变化检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：将遥感数据集输入变化检测网络，经最小化交叉熵损失函数训练获基础模型参数。在训练好的模型中，于编码器各尺度正则化层前嵌入感知器网络，建模双时相特征关联与差异并输出权重分数。以感知器学到的双时相权重分数为正则化层重构参考比重，引导可学习仿射参数动态构建。测试阶段，感知器网络动态建模干扰条件下时相特征分布，为各时相生成重构参数以更新正则化层仿射参数，再引入基于像素级预测熵最小化的损失函数更新感知器网络参数。本申请动态适配干扰，精准建模时相关系，提升复杂场景下变化检测精度，为遥感监测提供有效技术方案。

本发明授权双时相遥感图像变化检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种双时相遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将遥感数据集输入至包括编码器和解码器的变化检测网络，通过最小化交叉熵损失函数训练所述变化检测网络，获得基础模型；其中，所述遥感数据集包括双时相遥感数据，所述编码器用于提取双时相遥感数据的深层特征，所述解码器用于将所述深层特征映射为变化检测结果； 基于所述基础模型，在所述编码器各尺度的正则化层前嵌入感知器网络；所述感知器网络以所述编码器提取的双时相特征为输入，学习两个时相特征之间的关联与差异，并输出对应的权重分数； 将所述感知器网络输出的双时相权重分数作为所述正则化层重构的参考比重，引导可学习仿射参数的动态构建，为每个时相分别生成一组重构参数； 在测试阶段，将含干扰的双时相遥感数据以批次形式输入基础模型；所述感知器网络动态建模干扰条件下的时相特征分布，为每个时相生成对应的重构参数，用于更新所述正则化层中的仿射参数；所述编码器输出的不同尺度双时相特征经所述解码器处理，生成最终变化检测结果； 引入基于像素级预测熵最小化的损失函数，用于鼓励模型在每个空间位置做出确定性变化预测，并更新所述感知器网络的参数。

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