一种使用多层级差异特征自适应融合的遥感图像变化检测方法

本发明公开了一种使用多层级差异特征自适应融合的遥感图像变化检测方法，所述方法包括以下步骤：本发明中使用膨胀邻域注意力的层次主干网络用于细化图像的边缘特征提取，使用膨胀邻域注意力可以有效扩大感受野从而保证全局注意力的计算从而捕获传统注意力主干网络不能捕获的更大物体；本发明通过差异特征增强模块来提升模型对伪变化区域和真正变化区域的鉴别能力，解决现有模型对双时相的差异特征提取能力不足的问题；本发明中通过使用一种多层级差异特征自适应融合模块使模型能够自主选择有最有价值的差异特征生成变化图；本发明在三个知名公开数据集上与知名的变化检测方法相比达到了最高水准。

《一种使用多层级差异特征自适应融合的遥感图像变化检测方法》是一发明专利，专利号为 2023116365885，当前法律状态为已下证，由石家庄铁道大学提出申请，发明人为张云佐;甄嘉闻;于璞泽;陈丹;沙金;王双双;刘婷;杨月辉，申请日期为2023-12-01，公开（公告）日期为2024-07-12，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/10 (2022.01)，所属技术领域包括：遥感信息处理技术、遥感图像变化检测、用于地理空间信息（GIS）、卫星遥感数据、城市扩张/违建监测系统、灾后评估与土地覆盖变化分析软件。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种使用多层级差异特征自适应融合的遥感图像变化检测方法，所述方法包括以下步骤：本发明中使用膨胀邻域注意力的层次主干网络用于细化图像的边缘特征提取，使用膨胀邻域注意力可以有效扩大感受野从而保证全局注意力的计算从而捕获传统注意力主干网络不能捕获的更大物体；本发明通过差异特征增强模块来提升模型对伪变化区域和真正变化区域的鉴别能力，解决现有模型对双时相的差异特征提取能力不足的问题；本发明中通过使用一种多层级差异特征自适应融合模块使模型能够自主选择有最有价值的差异特征生成变化图；本发明在三个知名公开数据集上与知名的变化检测方法相比达到了最高水准。

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