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龙图腾网获悉山东锋士信息技术有限公司申请的专利基于风格随机化与相似性差分的跨域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：CN120976770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511483221.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于风格随机化与相似性差分的跨域图像变化检测方法是由孙启玉;杨公平;孙平;刘玉峰;崔苗苗设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于风格随机化与相似性差分的跨域图像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于风格随机化与相似性差分的跨域图像变化检测方法，属于遥感图像处理与人工智能技术领域。将两期影像输入采用共享权重的孪生卷积神经网络编码器提取多层特征，提取的多层特征由高层到低层沿特征金字塔由低到高的传递方向逐级输入，实现浅层细节与深层语义的融合；对每期得到的多层融合后特征进行结构风格随机化处理；将两期在同一尺度下的结构风格随机化后的特征图输入多尺度结构相似性差分模块得到融合差分特征；对融合差分特征进行卷积解码输出像素级变化概率图，后处理得到最终的变化检测结果；利用解码器输出的变化概率图计算损失函数，优化训练得最终模型。该方法能显著提升跨域遥感变化检测的准确性与泛化能力。

本发明授权基于风格随机化与相似性差分的跨域图像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.基于风格随机化与相似性差分的跨域图像变化检测方法，其特征是，包括步骤如下： S1.选择多对同一区域的两期影像，预处理并划分数据集； S2.将两期影像输入采用共享权重的孪生卷积神经网络编码器提取多层特征，提取的多层特征由高层到低层沿特征金字塔由低到高的传递方向逐级输入，实现浅层细节与深层语义的融合，得到两期多层融合后特征； S3.对每期得到的多层融合后特征进行结构风格随机化处理； S4.将两期在同一尺度下的结构风格随机化后的特征图输入多尺度结构相似性差分模块，在不同窗口大小下对特征图计算它们的结构相似性指数SSIM，获得结构差分，对所有窗口的差分结果进行加权融合，得到该尺度层级上的差分图，将两期所有尺度层级的差分图经过上采样和拼接后，得到融合差分特征； S5.对融合差分特征进行解码输出像素级变化概率图，后处理得到最终的变化检测结果； S6.利用解码器输出的变化概率图计算损失函数，优化训练得最终模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东锋士信息技术有限公司，其通讯地址为：250107 山东省济南市高新区遥墙街道明远街2号中欧智造港18号多层厂房1单元101室、102室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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