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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)春大學(xué)申請(qǐng)的專利基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測(cè)系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120147895B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510623620.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測(cè)系統(tǒng)及方法是由杜欽生;張石巖;沈超;張寧博;杜佐盛;郭鑫;吳建雨;卞瀛緒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測(cè)系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測(cè)系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)通過構(gòu)建融合CNN、Transformer與注意力機(jī)制的孿生網(wǎng)絡(luò)提升檢測(cè)精度；采用多尺寸深度可分離卷積構(gòu)建輕量化主干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合軟閾值化通道空間注意力機(jī)制自適應(yīng)抑制噪聲并增強(qiáng)特征表達(dá)；創(chuàng)新性引入Harr小波變換下采樣保留高頻細(xì)節(jié)，替代傳統(tǒng)池化操作以減少信息損失；通過跨通道特征交換緩解孿生分支語(yǔ)義偏差，并利用Transformer編解碼器建模長(zhǎng)程依賴關(guān)系；解碼階段采用特征拼接與漸進(jìn)式上采樣策略強(qiáng)化邊緣特征恢復(fù)；該系統(tǒng)在減少模型參數(shù)的同時(shí)，顯著提升了遙感建筑物變化檢測(cè)的精度與抗干擾能力，具備高效性與細(xì)節(jié)保持優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測(cè)系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)采用訓(xùn)練好的多模態(tài)特征提取網(wǎng)絡(luò)對(duì)遙感圖像變化進(jìn)行檢測(cè)；所述多模態(tài)特征提取網(wǎng)絡(luò)由兩個(gè)權(quán)重共享的子網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，兩個(gè)所述的子網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)雙時(shí)相遙感圖像進(jìn)行處理，提取各自的特征信息，子網(wǎng)絡(luò)包括依次設(shè)置的初始卷積層、Siamese編碼模塊、Transformer全局建模模塊、級(jí)聯(lián)解碼模塊； 其中，所述Siamese編碼模塊包含四個(gè)特征提取階段，每個(gè)特征提取階段依次設(shè)有Haar小波變換下采樣模塊、多尺度深度可分離卷積模塊、卷積模塊及軟閾值化注意力模塊；在兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)Siamese編碼模塊的第三特征提取階段引入通道特征交換機(jī)制，用于在通道維度上，對(duì)第三特征提取階段輸出的雙時(shí)相特征進(jìn)行交換操作，實(shí)現(xiàn)雙時(shí)相特征的互補(bǔ)與交互；第四特征提取階段輸出的雙時(shí)相特征輸入Transformer全局建模模塊，實(shí)現(xiàn)全局依賴建模；所述軟閾值化注意力模塊綜合利用了通道注意力和空間注意力機(jī)制； 所述級(jí)聯(lián)解碼模塊包含四個(gè)上采樣階段，Siamese編碼模塊每個(gè)特征提取階段輸出的特征與Transformer全局建模模塊輸出的特征通過跳躍連接輸入級(jí)聯(lián)解碼模塊；級(jí)聯(lián)解碼模塊的每個(gè)上采樣階段通過一個(gè)解碼器實(shí)現(xiàn)，即共四個(gè)解碼器，四個(gè)解碼器依次設(shè)置，分別為Decoder1、Decoder2、Decoder3、Decoder4，Decoder1上采樣特征與Transformer全局建模模塊的Transformer解碼器輸出特征沿通道維度拼接；Decoder2上采樣特征與Siamese編碼模塊第三特征提取階段輸出特征沿通道維度拼接；Decoder3上采樣特征與Siamese編碼模塊第二特征提取階段輸出特征沿通道維度拼接；Decoder4上采樣特征與Siamese編碼模塊第一特征提取階段輸出特征沿通道維度拼接。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人長(zhǎng)春大學(xué)，其通訊地址為：130012 吉林省長(zhǎng)春市朝陽(yáng)區(qū)衛(wèi)星路6543號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。