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龙图腾网获悉河海大学;沛县自然资源和规划局;特力惠信息科技股份有限公司申请的专利融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法与系统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：CN116863468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310740759.2，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法与系统是由吉顺慧;倪璐珊;朱颖;彭清新;郭仁玉;齐晶辉;张鹏程设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法与系统，包括：将研究区域的遥感图像数据划分为图像块，预处理后生成训练、验证、测试数据集；构建遥感图像语义变化检测模型，包括引入三重注意力机制模块的图像变化检测网络和图像语义分割网络；对模型进行训练，计算模型的输出与变化检测像素级标签以及语义分割像素级标签的损失，利用自适应学习权重设置变化检测任务和语义分割任务的联合损失函数；将测试数据输入模型后得到一张二值变化图和两张语义映射图，做图像屏蔽后得到对应的语义变化图。本发明能够获取图像的具体变化信息，引入的三重注意力能够更有效地获取目标的显著特征信息，从而提高图像语义变化检测的性能。

本发明授权融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种融合三重注意力机制的遥感图像语义变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将遥感图像数据预处理后得到双时相变化检测任务数据和相应的变化检测像素级标签，以及语义分割任务数据和相应的语义分割像素级标签，并将两个任务数据划分成训练、验证和测试数据集； 步骤2：构建基于融合三重注意力机制遥感图像语义变化检测模型：所述模型包括一个引入三重注意力机制模块的图像变化检测网络和一个图像语义分割网络；所述三重注意力机制模块由一个通道注意CA模块、一个邻近像素块注意APBA模块、一个相似像素块注意SPBA模块和三个层归一化LN模块组成；所述图像变化检测网络包括两个编码器和一个解码器，两个编码器中对应卷积模块输出的特征图之差引入注意力模块后输入到解码器中，通过解码器输出二值变化图；输入的特征图in经过一个LN模块和一个CA模块，计算过程整体表达为：FCA＝in+CALNin；将经过通道注意模块的特征图FCA切分成N个大小相同的像素块，以像素块为最小研究对象，研究在空间上邻近像素块间的相关性，最后还成原始尺度；用表示输入像素块的集合，其中计算过程如下：其中yei表示像素块ei邻近注意力特征编码结果，表示像素块ei的中心位置坐标，表示周围像素块的中心位置坐标，m表示为像素块ei邻域内像素块的集合，为像素块的欧几里得距离，表示周围像素块输入的平均特征值，gαm·为高斯函数；每个像素块得到邻近注意力特征编码值后，向像素块中的每一个像素点赋予此编码值得到邻近编码图；在邻近像素块注意力计算中，CA模块的输出FCA被输入到另一个LN模块和一个APBA模块，整体表达为：WAPBA＝FCA+APBALNFCA；将经过邻近像素块注意模块的特征图FCA切分成N个大小相同的像素块，用聚类函数将具有相似特征内容的像素块进行聚类，对每个像素块根据特征类别赋予0-1之间的特征相似性值，然后向像素块中的每一个像素点赋予特征相似值得到特征编码图，最后将输入的特征图与特征编码图进行元素乘积，将特征编码图升维成原始尺度；相似像素块注意模块中，APBA模块的输出WAPBA被输入到一个LN模块和一个SPBA模块，整体表达为：WSPBA＝WAPBA+SPBALNWAPBA；WSPBA为相似像素块注意模块输出的特征图； 步骤3：对基于融合三重注意力机制遥感图像语义变化检测模型进行训练，计算模型的输出与变化检测像素级标签以及语义分割像素级标签的损失，利用自适应学习权重设置变化检测任务和语义分割任务的联合损失函数； 步骤4：对基于融合三重注意力机制遥感图像语义变化检测模型进行测试，将样本数据输入模型后得到一张二值变化图和两张语义映射图，二值变化图分别与两张语义映射图做图像屏蔽后得到对应的语义变化图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学;沛县自然资源和规划局;特力惠信息科技股份有限公司，其通讯地址为：210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。