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龍圖騰網獲悉土豆數據科技集團有限公司申請的專利一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算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：CN112577473B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202011532151.3，技術領域涉及：G01C11/04；該發明授權一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法是由趙金劍;王江安設計研發完成，并于2020-12-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法，涉及遙感測繪地理信息技術領域，包括如下步驟：A、圖像的采集：衛星拍照單元采集多時間的遙感影像數據并進行配準；B、圖像的預處理：對每張慣性測量組源數據圖片進行矢量、柵格、PNG格式轉換。該雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法，通過對不同大小區域的特征進行組合，可以得到多尺度的特征，在此動機的驅動下，將圖像空間平均劃分為一定尺度下的子區域，并且在每個子區域引入自注意機制，利用該尺度下對象的時空關系，通過將圖像劃分為多尺度的子區域，可以獲得多尺度的特征表示，以更好地適應目標的尺度。

本發明授權一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法在權利要求書中公布了：1.一種雙時相的高分辨率遙感影像變化檢測算法，所述方法包括如下步驟：A、圖像的采集：衛星拍照單元采集多時間的遙感影像數據并進行配準；B、圖像的預處理：對每張慣性測量組源數據圖片進行矢量、柵格、PNG格式轉換；C、數據集劃分：將預處理的圖片按照6∶3∶1比例隨機劃分訓練集、測試集和驗證集；D、選取模型評價指標：針對變化檢測問題設定總體分類精度、卡帕系數評價指標；E、模型訓練：深度學習訓練神經網絡，標準批量化、批量大小、裁剪、翻轉參數調優；F、預測：選取最優的模型，輸入測試的一期、二期影像，輸出變化檢測的結果；所述步驟A-F的具體實現過程如下；S1、讀取圖像數據Image和對應的標記數據；S2、計算輸入尺寸與輸出尺寸比輸出步長＝16，最后一個核參數的膨脹率空洞卷積為2；S3、因為空洞空間金字塔模塊有四個不同的空洞卷積，所以額外做一個全局平均池化；S4、先把編碼器的結果上采樣4倍，然后與殘差網絡中下采樣前的二維矩陣卷積運算特征行對齊一起，再進行3x3的卷積，最后上采樣4倍得到最終結果；S5、融合低層次信息前，先進行1x1的卷積，目的是降通道。

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