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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种遥感图像变化检测方法及相关设备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：CN119672539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411903472.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种遥感图像变化检测方法及相关设备是由马晶晶;姜维豪;唐旭;张向荣;焦李成设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像变化检测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及网络检测技术领域，公开了一种遥感图像变化检测方法及相关设备，该方法包括获取遥感图像；建立遥感图像变化检测模型；将所获取的遥感图像输入至遥感图像变化检测模型内进行基于时空差异捕获网络的遥感图像变化检测。本发明通过空间差异捕捉模块突出了变化区域，使网络本身更关注变化样本。同时本发明引入了时态交互注意力机制，更加深入挖掘双时态特征之间的相互作用，有助于提取更具判别性的特征。本发明在低成本的前提下通过特定的标记和窗口限制策略，实现了对局部细节和远距离上下文的同时关注。

本发明授权一种遥感图像变化检测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括： 获取遥感图像； 建立遥感图像变化检测模型； 将所获取的遥感图像输入至遥感图像变化检测模型内进行基于时空差异捕获网络的遥感图像变化检测； 其中，所述将所获取的遥感图像输入至遥感图像变化检测模型内进行基于时空差异捕获网络的遥感图像变化检测的步骤中，具体过程如下： 将遥感图像经过特征提取主干处理得到局部特征图； 对局部特征图进行时空差异捕获得到增强特征； 将所得到增强特征进行融合得到最终特征； 基于最终特征进行分类生成变化图，完成遥感图像变化检测； 其中，所述对局部特征图进行时空差异捕获得到增强特征的步骤中，具体过程如下： 对局部特征图依次进行空间差异提取SDE输出得到强化特征； 将局部特征图和强化特征通过基于窗口的特征交互WFI得到获得到增强特征； 其中，所述对局部特征图依次进行空间差异提取SDE输出得到强化特征的步骤中，具体过程如下： 将局部特征图通过空间差异注意机制SDA显示隐藏在局部特征中的变化线索，其中，空间差异注意机制SDA包括逐像素减法运算、3×3深度可分离卷积层和带有sigmoid激活函数的1×1卷积层，其中，空间差异注意机制SDA的表达式如下： 其中，和表示局部特征图；表示差异特征图；表示空间差异注意力图SDAmap；、、、、分别表示绝对函数、深度可分离卷积、卷积层和sigmoid激活函数； 基于空间差异注意机制SDA对所显示在局部特征中的变化线索进行空间差异提取SDE得到增强特征，其中，空间差异提取SDE包括SDA分支和信息挖掘分支，通过SDA分支生成差异特征图；信息挖掘分支采用两个3×3卷积层对所生成的差异特征图利用隐藏在局部特征中的变化线索进行组合得到增强特征；其中，空间差异提取SDE的表达式如下： 其中，表示双时态初步融合特征；和分别表示逐通道连接和卷积；为表示强化特征； 其中，所述将局部特征图结合强化特征通过基于窗口的特征交互WFI得到获得到增强特征具体过程如下： 将局部特征图和强化特征通过LayerNorm和Linear层重塑为序列同时映射得到Query、Key和Valuetoken，并将Query、Key和Valuetoken输入至基于窗口的时间交互注意层W-TIA划分为特征块和，窗口大小为a×a；基于窗口沿通道维度划分为n个子空间，表达式如下： 其中，表示窗口数量，表示子空间数量，、和的大小为；表示融合特征块； 基于特征块和在每个固定窗口内得到信息的交互与融合特征，表达式如下： 其中，表示比例因子，表示包含相对位置线索的可学习参数； 根据位置信息将所得到的信息的交互与融合特征组合为第一中间特征，该特征富含全局关系和时间信息，同时，将强化特征添加到第一中间特征中，从局部细节的角度丰富，生成第二中间特征；将上应用第二层线性层LayerNorm层和多层感知器层MLP层，结合残差连接和重塑操作生成增强特征。

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