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龙图腾网恭喜中科云遥(深圳)科技有限公司申请的专利基于剖分网格图像多层级特征融合的变化检测方法及系统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：CN115239698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210998313.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于剖分网格图像多层级特征融合的变化检测方法及系统是由杜子聪;司艳红;魏俊彪设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于剖分网格图像多层级特征融合的变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于剖分网格图像多层级特征融合的变化检测方法及系统，包括以下步骤：S1、获取待检测区域不同时相的影像；S2、训练用于根据影像尺寸不同的特征提取模型以及剖分影像的网格模型；S3、对当前影像进行网格剖分，生成多个具有唯一网格码的网格单元；S4、生成0变化矩阵，提取不同时相的若干影像特征；本发明以变化矩阵为基底可有效融合多层级多模型，根据不同图像的分片大小自适配模型选型，大尺寸图像选用有效感受野较大的CNN模型，小尺寸图像选用光谱差异分析或直方图差异算法，将提取得到的特征值通过网格码与变化矩阵的位置映射，将特征值叠加到变化矩阵的区域块中，实现多层级多模型的有效融合。

本发明授权基于剖分网格图像多层级特征融合的变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于剖分网格图像多层级特征融合的变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取待检测区域不同时相的影像；S2、训练用于根据影像尺寸的大小而采取的不同的特征提取模型以及剖分影像的网格模型，特征提取模型包括CNN特征提取模型和变化差异提取模型；所述特征提取模型提取时，每个层级网格的面片大小自定义设置；所述CNN特征提取模型用于对大尺寸图像进行特征提取；所述变化差异提取模型用于对小尺寸图像进行变化差异提取；所述特征提取模型进行特征提取时，采用以下公式： f3g＝Pg其中：g是网格码，g1、g2是该网格码的两个不同时相的影像，f1是至少两种CNN卷积神经网络模型判断g1、g2类别的置信度，f2是结合至少2种传统图像处理算法计算g1、g2的特征相似度，w是特征系数权重，similarity是相似度特征值，confidence是神经网络判断网格类型置信度；f3是从其他数据源获取到的该网格码可能发生变化的概率；当图像属于大尺寸图像时，使用卷积神经网络f1来进行特征提取；当图像属于小尺寸图像时，使用传统视觉算法f2来进行特征提取；辅助修正识别结果时，使用先验知识f3辅助修正识别结果；S3、对当前影像进行网格剖分，生成多个具有唯一网格码的网格单元；S4、生成0变化矩阵，提取不同时相的若干影像特征；S5、将影像导入特征提取模型，判定当前待检测区域影像所需剖分的网格模型；S6、将提取得到的特征值通过网格码与变化矩阵的位置映射，将特征值叠加到变化矩阵的区域块中，实现多层级多模型的有效融合。

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