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龍圖騰網恭喜浙江工業大學申請的專利一種基于線性跨時態交互的異源遙感建筑變化檢測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：CN114821302B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202210343417.2，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于線性跨時態交互的異源遙感建筑變化檢測方法是由鄭建煒;馮宇超;蔣嘉偉;徐宏輝;秦夢潔;陳婉君設計研發完成，并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于線性跨時態交互的異源遙感建筑變化檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于線性跨時態交互的異源遙感建筑變化檢測方法，包括：獲取異源遙感圖像對并分割為若干子圖；采用預訓練好的CNN或Transformer模型對各子圖進行特征提取獲得對應的第一特征圖；將圖像對中對應子圖獲得的第一特征圖執行線性交叉注意力操作獲取對應的第二特征圖；對第二特征圖執行協同特征對齊操作獲取對應的第三特征圖；將圖像對中對應子圖獲得的第三特征圖依次進行差值、上采樣和卷積變換，獲取變化檢測圖。該方法針對異源遙感圖像變化檢測任務中數據異源差異，通過交叉注意力進行圖像間耦合互動，并構建協同特征對齊以保障異源特性下特征間對齊，有助于提高異源遙感圖像變化檢測的精度和泛化性能。

本發明授權一種基于線性跨時態交互的異源遙感建筑變化檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于線性跨時態交互的異源遙感建筑變化檢測方法，其特征在于：所述基于線性跨時態交互的異源遙感建筑變化檢測方法包括如下步驟：S1、獲取異源遙感圖像對，將圖像對中的兩圖像分割為若干相同尺寸的子圖；S2、采用預訓練好的CNN模型或Transformer模型對各子圖進行特征提取獲得對應的第一特征圖，尺寸記為W×H×d，其中，W為第一特征圖的寬度，H為第一特征圖的高度，d為第一特征圖的通道深度；S3、將圖像對中對應子圖獲得的第一特征圖分別記為F1和F2，并執行線性交叉注意力操作獲取對應的第二特征圖Fatt-1和Fatt-2，所述線性交叉注意力操作具體如下：S31、線性展開F1和F2獲取對應的向量組表示Q1,K1,V1和Q2,K2,V2，其中，Q1為F1的查詢矩陣，K1為F1的鍵矩陣，V1為F1的值矩陣，Q2為F2的查詢矩陣，K2為F2的鍵矩陣，V2為F2的值矩陣，尺寸均為N×d，N＝W×H；S32、基于交換后的查詢矩陣計算F1的線性化自注意力輸出Fcorss-1和F2的線性化自注意力輸出Fcross-2，尺寸均為W×H×d；S33、對值矩陣V1和V2分別進行深度可分離卷積操作，再分別與交換后的查詢矩陣進行哈達瑪積，對應獲得尺寸為W×H×d的卷積相對位置編碼Pcorss-1和Pcross-2；S34、分別將F1和F2獲得的線性化自注意力輸出和卷積相對位置編碼求和，對應獲得尺寸為W×H×d的第二特征圖Fatt-1和Fatt-2；S4、對Fatt-1和Fatt-2執行協同特征對齊操作獲取對應的第三特征圖Falign-1和Falign-2，所述協同特征對齊操作具體如下：S41、將Fatt-1和Fatt-2輸入空間注意力模塊獲取尺寸為W×H×2的空間注意力A，所述空間注意力模塊包括依次連接的Concat層、第一激活函數、卷積層、歸一化層和第二激活函數；S42、沿通道方向將空間注意力A拆分成尺寸均為W×H×1的A1和A2；S43、將Fatt-1與A1相乘、Fatt-2與A2相乘，對應獲得第三特征圖Falign-1和Falign-2；S5、將圖像對中對應子圖獲得的第三特征圖Falign-1和Falign-2依次進行差值、上采樣和卷積變換，獲取尺寸為nW×nH×2的變化檢測圖，其中，n為上采樣的倍數。

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