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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利面向遥感影像变化检测的轻量化特征平滑组注意力网络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：CN120088616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510155940.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权面向遥感影像变化检测的轻量化特征平滑组注意力网络是由王彪;吴艳兰;杨辉设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向遥感影像变化检测的轻量化特征平滑组注意力网络在说明书摘要公布了：本发明公开了面向遥感影像变化检测的轻量化特征平滑组注意力网络，涉及遥感信息提取技术领域，首先，设计了组卷积通道自注意力，将输入特征沿通道维度划分为小窗口；其次，设计了一个双特征融合模块来过滤和重构多尺度特征，从而平滑卷积核之间的差异，增强模型的泛化能力；本发明解决了CNN和Transformer在全局‑局部特征提取中的交互能力限制和计算成本问题，在应用上，取得具有实用价值的遥感目标检测技术，以期切实地推进遥感影像中目标地物监测的应用与发展。

本发明授权面向遥感影像变化检测的轻量化特征平滑组注意力网络在权利要求书中公布了：1.面向遥感影像变化检测的轻量化特征平滑组注意力网络，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、收集遥感影像数据集； 步骤二、模型构建； 步骤三、模型实现与训练； 步骤四、模型精度评价； 步骤一中，从网上分别下载CDD、SECOND、LEVIR-CD、LEVIR-CD+和WHU-CD数据集，并将图像大小统一裁剪为256×256像素，采用随机翻转、旋转、缩放操作对图像进行增强，按7:1:2划分比例将所有patch随机划分为训练集、验证集和测试集，所述步骤二中的LAGANet由双编码器、双解码器组成的结构，编码部分由CGSA模块和下采样模块组成，使用深度可分离卷积代替标准卷积块，下采样模块由多组深度可分离卷积层、批归一化层和ReLU激活函数层组成，用来提取不同尺度的特征，同时最大限度地减少计算复杂度和信息损失； 在解码阶段，通过整合两组深度可分离卷积层、批归一化层以及ReLU激活函数层形成解码部分，在解码器的特征融合阶段，首先融合来自两个时间段的特征，然后，通过过滤和重构过程，平滑卷积核之间的差异，再与上一阶段的特征合并，所述步骤二中的模型包括CGSA模块、双特征融合模块以及损失函数模块，所诉步骤二中应用多头注意力机制将轻量级、通道间特征进行耦合处理，CGSA模块将输入特征在通道维度上均匀划分为四个注意力头，确保每个注意力头可以学习不同的特征，具体公式如下Q，K，V＝ConvQ，K，Vwxi 式中，xi表示第i个block的全输入特征，wxi表示窗口分割处理；其中，Q、K、V由3个1×1卷积得到；T表示转置运算，d为降维；是通道，即应用多头注意力机制MHSA，根据正面的数量将输入窗口特征分为n组，然后，对这n个通道特征分别进行自注意力计算，最后，利用前向传播τf感知和分析累积注意特征图的局部特征。

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