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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于张量分解与自注意力机制的遥感图像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：CN119964006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510077778.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于张量分解与自注意力机制的遥感图像变化检测方法是由张伟涛;崔坚;赵晨阳;沈志伟设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于张量分解与自注意力机制的遥感图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于张量分解与自注意力机制的遥感图像变化检测方法，主要解决现有检测技术对于复杂地物变化分类效果不佳的问题。方案包括：1对输入影像进行预处理，得到三通道影像数据；2构建张量神经网络与Transformer相结合的检测模型，将三通道影像数据作为模型输入；3利用张量神经网络保留图像的空间结构信息并降低计算量，自注意力机制全面捕捉全局特征，增强变化检测的准确性和鲁棒性；4对模型进行迭代训练实现优化；5通过分类器对优化后模型得到的全局特征张量进行像素级分类，生成变化检测图。本发明能够在不增加显著计算开销的情况下提高变化检测的精度和效率，适用于高分辨率遥感图像的变化检测任务。

本发明授权基于张量分解与自注意力机制的遥感图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量分解与自注意力机制的遥感图像变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1对输入的多时相遥感影像进行预处理，用于减少输入影像中的光照和几何差异，得到预处理后的三通道影像数据； 2构建张量神经网络与Transformer相结合的张量Transformer模型，将预处理后的三通道影像数据作为模型输入数据，经过模型处理获取全局特征，实现步骤如下： 2.1通过张量神经网络对预处理后的三通道影像数据进行特征分解和优化，提取数据特征，得到核心张量G； 2.2利用Transformer的自注意力机制对张量分解网络提取的特征进行全局建模，挖掘影像中长距离的依赖关系和变化特征；即通过将张量神经网络的核心张量G直接作为Transformer的输入单元，用于保留影像的空间和光谱结构，然后基于Transformer进行计算，得到全局特征张量F； 3对张量Transformer模型进行迭代训练，通过不断调整模型参数实现优化，得到用于变化检测任务的最终模型； 4通过分类器对最终模型得到的全局特征张量进行像素级分类，生成与输入影像大小一致的二值变化检测图。

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