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！

龙图腾网恭喜中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于深度学习的遥感图像弱监督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：CN119399647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411602578.4，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习的遥感图像弱监督变化检测方法是由余卓渊;刘文豪;石智杰设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的遥感图像弱监督变化检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及基于深度学习的遥感图像弱监督变化检测方法，包括获取目标双时图像T1、T2；对目标双时图像T1、T2提取多头自注意力以及特征图，获得多头自注意力AA、AB以及特征图FA、FB；对多头自注意力AA、AB执行融合，对特征图FA、FB执行融合，得到多头自注意力Af以及特征图Ff；基于特征图Ff，获得类别激活映射图CAM，对类别激活映射图CAM执行固定阈值区分，获得初始伪标签；对多头自注意力Af执行生成变化关注度C；基于变化关注度C对类别激活映射图CAM执行随机游走传播，获得传播后的类别激活映射图CAM；基于变化先验约束，生成最终伪标签；基于解码器执行解码。本申请使用注意力细化模块，结合先验知识设计变化先验约束，显著超越目前图像级标签弱监督变化检测方法。

本发明授权一种基于深度学习的遥感图像弱监督变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的遥感图像弱监督变化检测方法，该方法由处理器执行，其特征在于，包括：获取目标双时图像T1、T2；对目标双时图像T1、T2至少提取多头自注意力以及特征图，获得多头自注意力AA、AB以及特征图FA、FB；对多头自注意力AA、AB执行融合，对特征图FA、FB执行融合，得到多头自注意力Af以及特征图Ff；基于特征图Ff，获得类别激活映射图CAM，对类别激活映射图CAM执行固定阈值区分，获得初始伪标签；对多头自注意力Af执行生成变化关注度C；基于变化关注度C对类别激活映射图CAM执行随机游走传播，获得传播后的类别激活映射图CAM；基于变化先验约束，生成最终伪标签；对最终伪标签基于解码器执行解码。

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国科学院地理科学与资源研究所，其通讯地址为：100101 北京市朝阳区大屯路甲11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”。