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龍圖騰網恭喜南京審計大學申請的專利一種基于雙粒度特征對齊的遙感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：CN119445392B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202411488347.5，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種基于雙粒度特征對齊的遙感變化檢測方法是由周峰;張心雨;朱閃閃;耿甜雨設計研發完成，并于2024-10-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙粒度特征對齊的遙感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雙粒度特征對齊的遙感變化檢測方法，包括以下步驟：步驟S1、構建孿生網絡，將雙時相圖像輸入至孿生網絡中提取雙時相特征；步驟S2、構建語義對齊模塊，將提取的雙時相特征通過語義對齊模塊縮小雙時相圖像之間的外觀差異，實現外觀粒度對齊；步驟S3、構建空間對齊模塊，將提取的雙時相特征通過空間對齊模塊消除雙時相圖像之間的幾何差異，實現幾何粒度對齊；步驟S4、將經過雙粒度對齊的雙時相特征以及差值圖輸入至基于時間對比的變化檢測頭中，通過對雙時相特征進行約束將其轉變為變化圖并提升變化圖質量。本發明通過語義對齊模塊解決遙感場景中同類物體的異質性外觀問題，保證同類物體提取的特征相近，消除外觀干擾性。

本發明授權一種基于雙粒度特征對齊的遙感變化檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙粒度特征對齊的遙感變化檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟S1、構建孿生網絡，將雙時相圖像輸入至孿生網絡中提取雙時相特征；步驟S2、構建語義對齊模塊，將提取的雙時相特征通過語義對齊模塊縮小雙時相圖像之間的外觀差異，實現外觀粒度對齊；步驟S2.1、將提取的第i個尺度的雙時相特征使用1×1的卷積層將它們的通道數變更為256，得到新的雙時相特征，記作步驟S2.2、通過多頭注意力機制，縮小外觀差異性；步驟S2.21、通過鍵-值對將查詢描述子映射為新的形式，完成縮小外觀差異性；設定查詢鍵Ci、值Ci和多頭注意力如公式1所示： 其中，為參數矩陣，表示一個串聯操作，Ci是一個類別標記序列，包含K個變化物體以及背景的特征表示，hl表示第l個注意力頭；步驟S2.22、計算第l個注意力頭，如公式2所示： 其中，均為參數矩陣；步驟S2.23、通過殘差連接，語義對齊雙時相特征如公式3所示： 其中，表示層歸一化，ReLU表示線性整流函數，和均表示參數矩陣；步驟S2.24、生成的掩膜如公式4所示： 步驟S2.3、利用空間金字塔池化提取類別表征，并通過門控機制更新類別標記序列；步驟S2.31、利用空間金字塔池化提取類別表征，具體步驟如下，設定空間金字塔池化使用1×1、2×2、4×4、8×8最大池化核生成多個子區域表征，將它們疊加得到中間標記序列完成類別表征的提取，如公式5所示： 其中，是參數矩陣；步驟S2.32、通過門控機制更新類別標記序列，具體步驟如下，設定中間標記序列當前層級的類別標記序列Ci借助門控機制更新為淺層的類別標記序列Ci-1；其中，門控機制包括重置門和更新門如公式6、7所示： 其中，和為參數矩陣；重置門和更新門分別用于調節從當前類別標記中使用的信息數量，以形成候選和更新的類別標記；更新的類別標記Ci-1如公式8、9所示： 其中，為參數矩陣，為候選類別標記，并將最深層的類別標記C4設置為零矩陣；步驟S3、構建空間對齊模塊，將提取的雙時相特征通過空間對齊模塊消除雙時相圖像之間的幾何差異，實現幾何粒度對齊；步驟S3.1、構建基于UNet結構的網絡將網絡以X1和X2的堆疊作為輸入，計算第i個尺度的變化場如公式10所示： 其中，表示下采樣操作，Φi由每個像素點的向量偏移量構成；步驟S3.2、通過使用基于雙線性插值的可微配準操作，對進行坐標映射，消除幾何差異，具體步驟如下，計算配準特征中每個像素點p的值，如公式11所示， 其中p′＝p+Φip為中對應的像素點，下標x和y代表像素點的坐標，δp′為像素點p′的鄰域像素點的集合；步驟S4、將經過雙粒度對齊的雙時相特征以及差值圖輸入至基于時間對比的變化檢測頭中，通過對雙時相特征進行約束將其轉變為變化圖并提升變化圖質量；步驟S4.1、獲得絕對差值Di，獲取差值圖，如公式12所示： 步驟S4.2、通過四個卷積層和上采樣操作，將多尺度的差值圖逐分辨率地生成變化圖同時通過逐分辨率生成雙時相特征增強變化物體和未變化物體特征之間的區分度；步驟S4.3、將差值圖通過一個3×3的卷積層和sigmoid函數生成注意力圖，通過注意力圖幫助雙時相特征關注變化物體；步驟S4.4、對雙時相特征施加約束，具體步驟如下，步驟S4.41、通過真實值找到變化區域和未變化區域；計算對比損失如公式13和14所示： 其中，cos.,.用于衡量兩個向量的余弦相似度；步驟S4.42、將預測值P和真實值Y之間的交叉熵損失與對比損失構成損失函數，如公式15和16所示：

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