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龙图腾网恭喜土豆数据科技集团有限公司申请的专利一种双时相的高分辨率遥感影像变化检测算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：CN112577473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202011532151.3，技术领域涉及：G01C11/04；该发明授权一种双时相的高分辨率遥感影像变化检测算法是由赵金剑;王江安设计研发完成，并于2020-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双时相的高分辨率遥感影像变化检测算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双时相的高分辨率遥感影像变化检测算法，涉及遥感测绘地理信息技术领域，包括如下步骤：A、图像的采集：卫星拍照单元采集多时间的遥感影像数据并进行配准；B、图像的预处理：对每张惯性测量组源数据图片进行矢量、栅格、PNG格式转换。该双时相的高分辨率遥感影像变化检测算法，通过对不同大小区域的特征进行组合，可以得到多尺度的特征，在此动机的驱动下，将图像空间平均划分为一定尺度下的子区域，并且在每个子区域引入自注意机制，利用该尺度下对象的时空关系，通过将图像划分为多尺度的子区域，可以获得多尺度的特征表示，以更好地适应目标的尺度。

本发明授权一种双时相的高分辨率遥感影像变化检测算法在权利要求书中公布了：1.一种双时相的高分辨率遥感影像变化检测算法，所述方法包括如下步骤：A、图像的采集：卫星拍照单元采集多时间的遥感影像数据并进行配准；B、图像的预处理：对每张惯性测量组源数据图片进行矢量、栅格、PNG格式转换；C、数据集划分：将预处理的图片按照6∶3∶1比例随机划分训练集、测试集和验证集；D、选取模型评价指标：针对变化检测问题设定总体分类精度、卡帕系数评价指标；E、模型训练：深度学习训练神经网络，标准批量化、批量大小、裁剪、翻转参数调优；F、预测：选取最优的模型，输入测试的一期、二期影像，输出变化检测的结果；所述步骤A-F的具体实现过程如下；S1、读取图像数据Image和对应的标记数据；S2、计算输入尺寸与输出尺寸比输出步长＝16，最后一个核参数的膨胀率空洞卷积为2；S3、因为空洞空间金字塔模块有四个不同的空洞卷积，所以额外做一个全局平均池化；S4、先把编码器的结果上采样4倍，然后与残差网络中下采样前的二维矩阵卷积运算特征行对齐一起，再进行3x3的卷积，最后上采样4倍得到最终结果；S5、融合低层次信息前，先进行1x1的卷积，目的是降通道。

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