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龙图腾网获悉北京数慧时空信息技术有限公司申请的专利基于深度卷积网络的遥感影像变化检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116403123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310455203.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度卷积网络的遥感影像变化检测方法是由殷雨昕;李洁;邹圣兵设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积网络的遥感影像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度卷积网络的遥感影像变化检测方法，涉及变化检测领域，包括：S1获取目标区域的前时相影像和后时相影像，并对前时相影像和后时相影像进行预处理和数据增强；S2构建变化检测模型并进行预训练，变化检测模型包括特征提取网络、变化对比网络、输出网络；S3通过特征提取网络分别对前时相影像和后时相影像进行金字塔特征提取，得到第一特征和第二特征；S4将第一特征和第二特征输入变化对比网络，分别进行线性映射，得到第一特征向量和第二特征向量，将第一特征向量和第二特征向量计算向量内积得到差异特征；S5将差异特征输入输出网络，对差异特征进行处理得到变化检测结果。本发明能够提高变化检测的准确度和精度。

本发明授权基于深度卷积网络的遥感影像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积网络的遥感影像变化检测方法，其特征在于，包括：S1获取目标区域的前时相影像和后时相影像，并对前时相影像和后时相影像进行预处理和数据增强；S2构建变化检测模型并进行预训练，变化检测模型包括特征提取网络、变化对比网络、输出网络；S3通过特征提取网络分别对前时相影像和后时相影像进行金字塔特征提取，得到第一特征和第二特征；S4将第一特征和第二特征输入变化对比网络，分别进行线性映射，得到第一特征向量和第二特征向量，将第一特征向量和第二特征向量计算向量内积得到差异特征；S5将差异特征输入输出网络，对差异特征进行处理得到变化检测结果；步骤S4包括：S41将第一特征和第二特征进行线性映射，分别两两变换到多个线性空间，得到多个第一特征向量和第二特征向量；S42将同一个线性空间内的第一特征向量和第二特征向量进行向量内积的计算，得到该线性空间的相似特征；S43将所有线性空间的相似特征进行融合，得到差异特征；所述线性映射包括：在第一个线性空间将第一特征和第二特征映射为c维的特征向量，在第二个线性空间将第一特征和第二特征映射为d维的特征向量，在第三个线性空间将第一特征和第二特征映射为c+d维的特征向量，其中，c＜d，c+d小于第一特征和第二特征原始的维数；所述多个线性空间不尽相同，每个线性空间的相似特征表征该线性空间内第一特征向量与第二特征向量的相似性。

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