买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于解混的端到端高光谱图像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：CN120107807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510599733.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于解混的端到端高光谱图像变化检测方法及系统是由杨公平;董百尚;刘一锟;李志浩设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解混的端到端高光谱图像变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理领域，公开了基于解混的端到端高光谱图像变化检测方法及系统，其中方法，包括：获取待检测的双时相高光谱图像；对第一时相高光谱图像和第二时相高光谱图像进行相减得到待检测的图像差图；将待检测的图像差图，输入到训练后的高光谱图像变化检测网络中，得到双时相高光谱图像变化检测结果；其中，训练后的高光谱图像变化检测网络，包括：解混子网络和变化检测子网络；所述解混子网络，对待检测的图像差图进行处理，得到丰度差图；所述变化检测子网络，对丰度差图和待检测的图像差图进行处理，得到双时相高光谱图像变化检测结果，显著提升了变化检测精度。

本发明授权基于解混的端到端高光谱图像变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于解混的端到端高光谱图像变化检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的双时相高光谱图像；所述双时相高光谱图像，包括：第一时相高光谱图像和第二时相高光谱图像； 对第一时相高光谱图像和第二时相高光谱图像进行相减得到待检测的图像差图； 将待检测的图像差图，输入到训练后的高光谱图像变化检测网络中，得到双时相高光谱图像变化检测结果；其中，训练后的高光谱图像变化检测网络，包括：解混子网络和变化检测子网络；所述解混子网络，对待检测的图像差图进行处理，得到丰度差图，具体包括： （11）将待检测的图像差图输入到解混子网络中进行解混处理，得到丰度差图；具体流程如下：首先通过卷积核大小为3×3的二维卷积提取图像特征并降低图像维度，然后经过ReLU激活函数进一步约束其数据范围，得到中间特征，其中图像差图的通道数为C，经过卷积处理后图像通道减少为C2，其中表示整除； ； （12）获得中间特征后，对再次进行卷积核大小为3×3的二维卷积，进一步降低其维度，使其维度与端元个数P相同；经过卷积，图像通道数由C2减少为P；然后通过Softmax激活函数对输出进行约束，确保丰度差图中每个像素的取值在0到1之间，得到丰度差图； ； 所述变化检测子网络，对丰度差图和待检测的图像差图进行处理，得到双时相高光谱图像变化检测结果，包括： （11）：变化检测子网络对图像差图和丰度差图分别进行特征提取，得到图像差图一次处理特征和丰度差图一次处理特征； （12）：对图像差图一次处理特征和丰度差图一次处理特征分别进行特征提取，得到图像差图二次处理特征和丰度差图二次处理特征； （13）：采用交叉注意力模块，对图像差图二次处理特征和丰度差图二次处理特征进行处理，得到融合特征； （14）对融合特征进行分类得到最终分类结果。

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大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500号；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”。