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      吉林大學丁慶獲國家專利權

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      龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利并行分支特征交互的遙感圖像建筑物變化檢測系統及方法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:CN120411812B

      龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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:202510908112.5,技術領域涉及:G06V20/13;該發明授權并行分支特征交互的遙感圖像建筑物變化檢測系統及方法是由丁慶;孫開元;王鳳艷;陳維龍;王明常;張盈設計研發完成,并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

      并行分支特征交互的遙感圖像建筑物變化檢測系統及方法在說明書摘要公布了:本發明涉及遙感圖像處理技術領域,尤其涉及一種并行分支特征交互的遙感圖像建筑物變化檢測系統及方法,特征提取子網絡利用不同編碼分支實現多時相遙感圖像全局?局部多層次特征的有效提取,設計跨分支特征融合模塊提升模型對變化建筑物的關注程度;邊界增強子網絡顧及建筑物邊界區域精細表達,利用先驗知識對變化建筑物邊界區域施加多級約束,實現變化建筑物圖像分割與目標檢測的多任務時空語義協同,配合變化檢測子網絡獲取高精度的實例級建筑物變化檢測結果。

      本發明授權并行分支特征交互的遙感圖像建筑物變化檢測系統及方法在權利要求書中公布了:1.一種并行分支特征交互的遙感圖像建筑物變化檢測系統,其特征在于,包括特征提取子網絡、邊界增強子網絡以及變化檢測子網絡;其中: 所述特征提取子網絡包括全局-局部特征提取支路和兩支局部-全局特征提取支路;在每支局部-全局特征提取支路中,對輸入的其中一張時相圖像進行多級的局部特征提取處理,得到多級局部特征,結合所述全局-局部特征提取支路提取到的多級全局特征,得到多級重定義局部特征;在所述全局-局部特征提取支路中,對輸入的雙時相圖像的疊加圖像進行多級全局特征提取處理,得到多級全局特征,結合所述多級局部特征,得到多級重定義全局特征; 在每支局部-全局特征提取支路中: 將時相圖像輸入局部特征提取模塊中,得到第一級局部特征; 第一級局部特征輸入所述局部特征提取模塊中,得到第二級局部特征; 第二級局部特征與對應的全局特征輸入局部-全局特征融合模塊中,得到第二級重定義局部特征;第二級重定義局部特征輸入所述局部特征提取模塊中,得到第三級局部特征; 第三級局部特征輸入所述局部特征提取模塊中,得到第四級局部特征; 第四級局部特征與對應的全局特征輸入所述局部-全局特征融合模塊中,得到第四級重定義局部特征; 在所述全局-局部特征提取支路中: 將所述疊加圖像輸入全局特征提取模塊中,得到第一級全局特征; 第一級全局特征與兩個第一級局部特征輸入全局-局部特征融合模塊中,得到第一級重定義全局特征;將第一級重定義全局特征輸入所述全局特征提取模塊中,得到第二級全局特征,并將第二級全局特征輸入所述局部-全局特征融合模塊中; 第二級全局特征輸入所述全局特征提取模塊中,得到第三級全局特征; 第三級全局特征與兩個第三級局部特征輸入所述全局-局部特征融合模塊中,得到第三級重定義全局特征; 第三級重定義全局特征輸入所述全局特征提取模塊中,得到第四級全局特征,并將第四級全局特征輸入所述局部-全局特征融合模塊中; 所述邊界增強子網絡包括多級邊界信息增強模塊,多級局部特征、多級重定義局部特征、多級全局特征、多級重定義全局特征以及上一級邊界信息增強模塊輸出的邊界增強特征輸入所述邊界信息增強模塊中得到對應的邊界增強特征,以及邊界預測結果; 在所述邊界增強子網絡中: 將兩個第一級局部特征與第一級重定義全局特征輸入所述邊界信息增強模塊中,得到第一級邊界增強特征; 第一級邊界增強特征、兩個第二級重定義局部特征,以及第二級全局特征輸入所述邊界信息增強模塊中,得到第二級邊界增強特征; 第二級邊界增強特征、兩個第三級局部特征,以及第三級重定義全局特征輸入所述邊界信息增強模塊中,得到第三級邊界增強特征; 所述變化檢測子網絡包括多層次特征金字塔模塊和變化檢測模塊;最后一級的邊界信息增強模塊輸出的邊界增強特征、兩個最后一級的重定義局部特征,以及最后一級的全局特征輸入所述多層次特征金字塔模塊進行多層次特征提取,將得到的多級提取特征輸入所述變化檢測模塊中,得到實例級變化檢測結果; 在所述變化檢測子網絡中: 將第三級邊界增強特征、兩個第四級重定義局部特征,以及第四級全局特征輸入所述多層次特征金字塔模塊中進行多層次特征提取,將多級提取特征進行特征融合后,對融合后的特征利用區域生成操作和感興趣區域對齊操作,得到區域特征;對所述區域特征進行語義分割和目標檢測,將語義分割和目標檢測的結果進行結合,得到所述實例級變化檢測結果。

      如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學,其通訊地址為:130012 吉林省長春市朝陽區前進大街2699號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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