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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利一种同源或异源遥感图像用无监督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：CN113901900B 。

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：202111153270.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种同源或异源遥感图像用无监督变化检测方法及系统是由唐旭;张华煜;马晶晶;张向荣;焦李成设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同源或异源遥感图像用无监督变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种同源或异源遥感图像用无监督变化检测方法及系统，将同源或异源双时相图像输入孪生全卷积特征提取网络，得到不同尺度的特征差异图；构建对应每个尺度的基于元学习与分组卷积的特征融合网络，将不同尺度的特征差异图融合，得到差异图；使用改进的目标函数完成对孪生全卷积特征提取网络和基于元学习与分组卷积的特征融合网络的优化，使用Adam优化方法迭代更新孪生全卷积特征提取网络和特征融合网络的权重值；在训练过程中不断拉大差异图中变化像素与不变像素的数值差距；将训练完的差异图通过阈值完成二值化操作,得到与原图大小相同的二值变化图，能够以无监督的方式高效准确地获得一对同源或异源双时相遥感图像的变化检测结果。

本发明授权一种同源或异源遥感图像用无监督变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种同源或异源遥感图像用无监督变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建孪生全卷积特征提取网络，将同源或异源双时相图像分别输入构建的孪生全卷积特征提取网络，提取多尺度语义特征，得到不同尺度的特征差异图；S2、根据步骤S1得到的不同尺度的特征差异图，通过全局特征采样网络提取全局特征，并将异源图像映射到同一特征空间中；构建对应每个尺度的基于元学习与分组卷积的特征融合网络，将不同尺度的特征差异图融合，通过深度变化矢量分析方法得到差异图；S3、使用改进的目标函数完成对步骤S1构建的孪生全卷积特征提取网络和步骤S2基于元学习与分组卷积的特征融合网络的优化，使用Adam优化方法迭代更新孪生全卷积特征提取网络和特征融合网络的权重值；在训练过程中不断拉大步骤S2得到的差异图中变化像素与不变像素的数值差距，损失函数如下： 其中，为局部自适应阈值，为差异图的长，为差异图的宽，为差异图在i,j位置处的数值大小，即在i,j位置处的像素的变化幅度；S4、将步骤S3训练完的差异图通过阈值完成二值化操作,得到与原图大小相同的二值变化图，完成图像变化检测。

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