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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利變化檢測模型訓練和圖像變化檢測方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115131281B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210348820.4，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權變化檢測模型訓練和圖像變化檢測方法、裝置及設備是由劉文龍;劉俊;高斌斌設計研發完成，并于2022-04-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本變化檢測模型訓練和圖像變化檢測方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本申請公開了變化檢測模型訓練和圖像變化檢測方法、裝置及設備，可應用于云技術、人工智能、智慧交通、輔助駕駛、地圖等各種場景，該方法在變化檢測模型的訓練階段，通過內容配準的兩個圖像進行變化檢測來結合調整整體模型，以利用兩個圖像之間的雙相變化檢測對單相變化檢測進行增強，從而提升了單相變化檢測分支的準確性。同時，在應用階段，針對目標圖像，僅需要通過單相變化檢測這一單個數據處理分支進行，即可獲得目標圖像相對于標準圖像發生變化的區域，從而大大減少了數據處理量，提升實際檢測場景中圖像變化檢測的檢測效率。

本發明授權變化檢測模型訓練和圖像變化檢測方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種變化檢測模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲得多個樣本圖像組，每個樣本圖像組包含內容配準的第一圖像、第二圖像以及樣本標簽，所述樣本標簽用于指示：所述第一圖像以及所述第二圖像各自相對于標準圖像發生變化的實際圖像區域； 采用所述多個樣本圖像組對待訓練的變化檢測模型進行迭代訓練，獲得相應的目標變化檢測模型，每一次迭代時分別對輸入的各樣本圖像組執行如下步驟： 分別提取各第一圖像的第一特征集合，每個第一特征集合包括：相應的第一圖像分別對應于預設的多個圖像尺度的第一圖像特征； 分別提取各第二圖像的第二特征集合，每個第二特征集合包括：相應的第二圖像分別對應于所述多個圖像尺度的第二圖像特征； 針對每個圖像尺度，對第一特征集合中相應的第一圖像特征進行基于自注意力機制的更新處理，獲得第三圖像特征，以及，對第二特征集合中相應的第二圖像特征進行基于自注意力機制的更新處理，獲得第四圖像特征； 基于所述第三圖像特征，對所述第四圖像特征進行基于注意力機制的融合處理，獲得第五圖像特征，以及，基于所述第四圖像特征，對所述第三圖像特征進行基于注意力機制的融合處理，獲得第六圖像特征； 基于所述第五圖像特征和所述第六圖像特征進行特征融合，獲得相應圖像尺度的融合圖像特征； 基于獲得的各融合圖像特征進行組內圖像變化檢測，獲得第二圖像相對于第一圖像發生變化的第一圖像區域； 對輸入的各第一圖像分別進行單相圖像變化檢測，獲得各第一圖像相對于所述標準圖像發生變化的第二圖像區域； 基于各樣本圖像組對應的樣本標簽、第一圖像區域與第二圖像區域確定模型損失，并基于所述模型損失進行參數調整。

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