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龙图腾网恭喜觅视科技(大连)有限公司申请的专利基于神经网络分层随机游走的多时相高光谱影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：CN114998739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210661141.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于神经网络分层随机游走的多时相高光谱影像变化检测方法是由王相海;冯一宁;李艺;宋若曦;宋传鸣设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络分层随机游走的多时相高光谱影像变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络及分层随机游走的多时相高光谱影像变化检测方法，属于遥感影像处理领域。采用特征提取‑先验识别‑结果优化的算法架构，其主要包括三个分支，分别为用于多时相高光谱影像特征提取的2DCNN分支，用以刻画多时相高光谱影像局部相似性的亲和力分支，以及用以优化最终变化检测结果的分层随机游走链接。实验结果表明，本发明在IrrigatedAgriculturalArea、WetlandAgriculturalArea和RiverArea三个数据集上的总体精度分别达到了0.950、0.947和0.962，Kappa系数分别为0.852、0.878和0.755，有效提高了变化检测的精度。

本发明授权基于神经网络分层随机游走的多时相高光谱影像变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络及分层随机游走的多时相高光谱影像变化检测方法，其特征在于按如下步骤进行：步骤1.建立并初始化用于高光谱影像变化检测的卷积神经网络NCD，所述NCD包含1个用于特征提取的子网络Nfeature和1个用于分类的子网络Ncls；步骤2.输入第一时相的高光谱影像I1∈RM×N×D、第二时相的高光谱影像I2∈RM×N×D、人工已标注的像元点坐标集和标签集，对NCD进行训练，其中M、N为高光谱影像的空间尺度，D为光谱维度；步骤3.输入多时相高光谱差分影像DI全部像元进行数据预处理，并采用已完成训练的卷积神经网络NCD完成像元分类；步骤4.将多时相高光谱差分影像建模为加权无向连通图，计算每个像元与其相邻像元的欧几里得距离，获得权重矩阵和亲和度矩阵；步骤5.计算转移概率和到达概率，优化随机游走并获得最终标记结果。

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