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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于变化特征选择的迁移学习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：CN116977371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310997654.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于变化特征选择的迁移学习变化检测方法是由陈强;罗建辉;王磊;岳鹏设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变化特征选择的迁移学习变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于变化特征选择的迁移学习变化检测方法，基于经典的CNN模型结构VGG16模型，包括预训练VGG16模型来学习影像场景中的各种特征；将VGG16模型当中的前三个尺度大小的卷积层用于对输入的影像进行特征提取；构建过滤特征法的方差选择算法并嵌入到VGG16模型中用于在所提取的特征中筛选出变化特征；将所有的变化特征组合成一个特征多维向量，并采用变化向量分析法CVA计算特征多维向量的变化幅度获得变化检测图；通过模糊C均值聚类算法FCM将变化检测图分割成变化类别和不变类别进而得到变化二值图像；本发明通过筛选深层变化特征向量得到与变化有关的特征，在减少计算量的同时又能对城市区域达到很好的变化检测结果。

本发明授权基于变化特征选择的迁移学习变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变化特征选择的迁移学习变化检测方法，其特征在于，基于经典的CNN模型结构VGG16模型，包括如下步骤： S1：预训练VGG16模型来学习影像场景中的各种特征； S2：将VGG16模型当中的前三个尺度大小的卷积层用于对输入的影像进行特征提取； S3：构建过滤特征法的方差选择算法并嵌入到VGG16模型中用于在所提取的特征中筛选出变化特征，过滤特征法的方差选择算法的构建策略如下： S3.1：假设VGG16模型的总特征层数为，有一子集，设与分别为子集中对应的特征，将两者相减得到差异向量为： ； S3.2：假设存在，是的子集，有，中包含了所选择的变化特征，在进行变化特征选择时，将中所有特征的差异向量分成份，对于中的任意一份，所有被选择的变化特征为： ; 式中，是层中的第份的所有特征，其中； S3.3：在对变化差异特征选择之后，所有选择的变化特征组成一个多维向量，多维向量由组合排列得到，的取值范围是,其中是所选变化特征数，所选择的变化特征组成的多维向量为： ； S4：将所有的变化特征组合成一个特征多维向量，并采用变化向量分析法CVA计算特征多维向量的变化幅度获得变化检测图； S5：通过模糊C均值聚类算法FCM将变化检测图分割成变化类别和不变类别进而得到变化二值图像。

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