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龙图腾网恭喜中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利一种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：CN114881916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210199067.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种遥感影像变化检测方法是由刘冰;王瑞瑞;余岸竹;邱春平;陈宇航;赵锦江;罗罡;闫博通;蒙柳翕;李尧;曾泽毅设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感影像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感影像变化检测技术领域，具体涉及一种遥感影像变化检测方法。该方法首先获取2个不同时相的遥感影像，然后输入至遥感影像变化检测模型中，得到与原始遥感影像相对应的变化检测结果；其中，遥感影像变化检测模型包括特征提取模块和嵌套U‑Net网络，特征提取模块中2个深度层次化Transformer网络的输入分别为遥感影像变化检测模型的2个输入，嵌套U‑Net网络中节点X0,4的输出为遥感影像变化检测模型的输出，且2个深度层次化Transformer网络的第r阶段的输出拼接后连接至嵌套U‑Net网络中的节点Xr‑1,0。该模型充分利用了不同尺度的特征，在嵌套U‑Net结构中，不同尺度的特征之间有信息交流，能够更加充分地利用不同尺度的特征来提升变化检测的精度。

本发明授权一种遥感影像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取2个不同时相的遥感影像，并称为2个原始遥感影像；2将2个原始遥感影像均输入至遥感影像变化检测模型中，得到与2个原始遥感影像相对应的变化检测结果；所述遥感影像变化检测模型利用历史不同时相的遥感影像对以及对应的变化检测结果作为训练集训练得到；所述遥感影像变化检测模型包括特征提取模块和嵌套U-Net网络，所述特征提取模块包括2个结构相同且权值共享的深度层次化Transformer网络；所述深度层次化Transformer网络包括依次连接的patchpartition单元和4个阶段，4个阶段分别为第1阶段、第2阶段、第3阶段和第4阶段；所述嵌套U-Net网络中节点Xi,j输出的特征图xi,j的计算公式为：式中，i表示层数，j表示当前层的第j个卷积层，h·表示对特征先进行卷积操作再进行Relu激活函数操作，表示一个上采样层，[]代表特征的连接操作；特征提取模块中2个深度层次化Transformer网络的输入分别为遥感影像变化检测模型的2个输入，嵌套U-Net网络中节点X0,4的输出为遥感影像变化检测模型的输出，且2个深度层次化Transformer网络的第r阶段的输出拼接后连接至嵌套U-Net网络中的节点Xr-1,0，r＝1,2,3,4。

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