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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于特征配准和光流对齐的图像目标级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：CN119741287B 。

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：202411919921.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测方法是由徐智;马誉畅;卢磊设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于变化检测技术领域，公开了一种基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测方法，包括：获取图像训练数据，对数据进行预处理；构建基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测网络模型；对所诉变化检测模型进行训练；将不同时相的图像输入到所述训练好的变化检测模型中，以获取最终的变化检测结果。实验表明，本发明在视角差异场景中具有目标级变化检测的能力。

本发明授权一种基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，获取图像训练数据，对数据进行预处理，对所有图像对及其对应的变化掩码进行裁剪，并调整为统一的像素大小，并使用颜色抖动和仿射变换对训练集上的图像进行图像增强处理； 步骤二，构建基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测网络模型：基于孪生UNet网络，利用两个分支编码器提取到的原始图像特征和参考图像特征，构建特征配准模块使原始图像特征具备参考图像特征的位置信息，实现粗略配准，得到配准图像特征，并通过加入光流对齐模块估计配准图像特征与原始图像特征的光流信息，通过光流信息对配准图像特征进行像素级别的对齐，得到对齐后的图像特征，最终对齐后的图像特征与原始图像特征进行通道拼接，通过跳跃连接方式送入解码器，替换原始分割头为检测头，将解码结果输入到检测头，以目标框形式输出的变化检测结果； 步骤三，使用公开变化检测数据集，对构建的变化检测模型进行训练和测试，以获得训练好的基于特征配准和光流对齐的图像目标级变化检测模型； 步骤四，将不同时相的图像对输入训练好的变化检测模型，获取最终检测结果： 所述步骤二中的特征配准模块采用基于自注意力及协同注意力的方法，首先引入自注意力机制结合全局上下文信息，增强无纹理区域的特征表达能力；然后，使用交叉注意机制通过计算增强后的原始图像特征中位置的特征向量与增强后的参考图像特征中所有位置的特征向量的加权和，权重由参考图像特征中所有位置与原始图像特征中位置的相似度决定，被认为是在空间上扭曲一个图像的特征向量，得到配准后的图像特征，从而实现图像的初步配准； 所述步骤二中的光流对齐模块，首先将配准图像特征与原始图像特征送入1×1的卷积和高斯误差线性单元组成的光流增强模块，以增强初始特征的表达能力；随后，将增强后的配准图像特征与原始图像特征拼接，进行大小为3×3的卷积，生成维度为2的光流流场；通过光流流场，使用双线性插值法的方式对配准图像特征进行像素级别上面的微调，实现对配准图像像素层面的对齐，得到对齐后的图像特征，实现对配准图像的像素级对齐。

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