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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于图卷积的遥感图像变化检测方法、装置和计算机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：CN115810152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211625236.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于图卷积的遥感图像变化检测方法、装置和计算机设备是由王威;刘聪;王新;李骥;张文杰设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积的遥感图像变化检测方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域的一种基于图卷积的遥感图像变化检测方法、装置和计算机设备。该方法对获取的双时相遥感图像进行标注得到训练样本，构建遥感图像变化检测网络，采用训练样本进行训练；采用训练好的遥感图像变化检测网络检测待测双时相遥感图像，得到遥感图像变化检测结果。其中该网络包括两条由结构和参数均相同的骨干网络和EF模块组成的特征提取支路、一个图卷积编码模块、两个结构相同的图卷积解码模块和输出网络；特征提取支路用于提取训练样本的图像特征和边界信息，图卷积编码模块用于对双时相图像融合后的特征进行编码，图卷积解码模块用于融合多层次特征差异并预测变化掩码。采用本方法可以精准的预测图片的变化区域。

本发明授权基于图卷积的遥感图像变化检测方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积的遥感图像变化检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取双时相遥感图像，并对所述双时相遥感图像进行标注，得到训练样本； 构建基于图卷积的遥感图像变化检测网络；所述遥感图像变化检测网络包括两条由结构和参数均相同的骨干网络和边界感知融合模块组成的特征提取支路、一个图卷积编码模块、两个结构相同的图卷积解码模块、以及输出网络；所述特征提取支路用于通过骨干网络提取训练样本的特征，将得到的图像特征进行拼接得到融合特征，采用边界感知融合模块通过浅层骨干网络进行多个尺度的边界信息提取，并将图像特征与边界信息拼接后得到单时相图像特征；所述图卷积编码模块用于采用图卷积对所述融合特征进行编码，得到双时相图像编码特征；所述图卷积解码模块用于采用图卷积对所述单时相图像特征和所述双时相图像编码特征进行解码，得到图像解码特征；所述输出网络用于根据两个图卷积解码模块输出的图像解码特征的差异特征图进行上采样操作，得到变化检测预测结果； 利用训练样本的标注和将训练样本输入到遥感图像变化检测网络得到的变化检测预测结果对遥感图像变化检测网络进行训练，得到训练好的遥感图像变化检测网络； 采用训练好的遥感图像变化检测网络对待测双时相遥感图像进行检测，得到遥感图像变化检测结果。

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