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[发明专利]一种基于CIM-T架构的高分辨率影像变化检测方法-CN202310111186.7在审
发明人：吴徐旭;何小其;杨根科;褚健 -专利权人：上海交通大学宁波人工智能研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CIM‑T架构的高分辨率影像变化检测方法，涉及现实场景下两期遥感图像变化检测与图像处理领域，包括以下步骤：步骤1、采集两期遥感影像图像，获得变化检测数据集；步骤2、用变化检测数据集构建变化检测模型；步骤3、用变化检测数据集训练变化检测模型；步骤4、将待测图像数据集输入变化检测模型，得到变化检测结果。其中，步骤2中的变化检测模型是一种编码器‑解码器模型；编码器包括主干网络特征提取模块和标签生成器模块；解码器包括密集跳跃连接模块和ECAM模块。
一种基于 cim 架构高分辨率影像变化检测方法

[发明专利]一种基于Cesium的煤矿区地表变化检测方法-CN202310603008.6在审
发明人：毕卫华;房龙岩 -专利权人：安徽恒源煤电股份有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Cesium的煤矿区地表变化检测方法，包括：1、遥感影像数据和变化检测结果数据，并储存在数据层；2、在服务层训练变化检测模型并构建API函数；3、在应用层调用训练后的变化检测模型，返回变化检测结果并存储至变化检测数据库中；4、利用Cesium人工交互式功能对变化检测数据库中的变化检测结果进行交互式编辑；5、将变化检测数据库中的数据以统计报表形式输出。本发明使得变化检测应用更加准确和高效，摆脱了变化检测的算法依赖性且支持跨平台、跨浏览器操作，在降低了非专业人员的操作和理解难度的同时还提高了矿山生产规划及矿山地质环境治理的工作质量和效率。
一种基于 cesium 煤矿地表变化检测方法

[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法-CN202011525828.0有效
发明人：张雨薇;刘鹏;何国金;马艳;赵灵军 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，该方法将遥感图像变化检测问题转换为图像语义分割问题进行处理，构建基于U‑net的变化检测模型；引入ConvLSTM层优化U‑net结构，得到基于L‑Unet的变化检测模型，引入空洞卷积，并借鉴空洞空间金字塔池化结构，得到基于A‑Lunet的变化检测模型；基于公开的遥感数据集，对构建的变化检测模型进行训练与测试，得到训练好的变化检测模型；将不同时相的遥感图输入训练好的变化检测模型，获取最终检测结果。本发明提出的基于L‑Unet的变化检测模型及基于A‑Lunet的变化检测模型均可达到较高的准确率，且对于图像偏移问题均有较好的适应性。
一种基于深度学习遥感图像变化检测方法

[发明专利]一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法-CN202310082173.1有效
发明人：刘晓曼;王义;王超;高吉喜;马万栋;侯鹏;程洋;李贯杰;彭阳;吕娜;周倩;付卓;肖如林;周春艳;万华伟;翟俊;袁静芳;黄艳;张彪;高兵兵;时忠杰;栗忠飞;白雪;陈艳梅;李瀚之;尤春赫 -专利权人：生态环境部卫星环境应用中心
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高分影像监测矿区林地变化的方法，包括：获取现有林地变化检测数据集和高分七号卫星影像数据集；对高分七号卫星影像数据集进行预处理，获得高分林地变化检测训练集和高分林地变化检测测试集；基于影像对齐模块将现有林地变化检测数据集分别与高分林地变化检测训练集和高分林地变化检测测试集进行影像对齐；基于对齐后的现有林地变化检测数据集对深度学习模型进行训练，并根据对齐后的高分林地变化检测训练集进行模型调整，根据调整后的模型对对齐后的高分林地变化检测测试集进行变化检测，获得矿区林地变化分布数据。本方法解决了训练集影像同现有影像的适配性问题，快速准确地在高分七号影像上监测矿区林地变化信息。
一种基于高分影像监测矿区林地变化方法

[发明专利]变化检测模型训练和图像变化检测方法、装置及设备-CN202210348820.4在审
发明人：刘文龙;刘俊;高斌斌 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了变化检测模型训练和图像变化检测方法、装置及设备，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶、地图等各种场景，该方法在变化检测模型的训练阶段，通过内容配准的两个图像进行变化检测来结合调整整体模型，以利用两个图像之间的双相变化检测对单相变化检测进行增强，从而提升了单相变化检测分支的准确性。同时，在应用阶段，针对目标图像，仅需要通过单相变化检测这一单个数据处理分支进行，即可获得目标图像相对于标准图像发生变化的区域，从而大大减少了数据处理量，提升实际检测场景中图像变化检测的检测效率。
变化检测模型训练图像方法装置设备

[发明专利]融合区域语义与像素特征的遥感影像变化检测方法及系统-CN202211237501.2有效
发明人：许怡;施睿;王高旭;张丽丽;吴巍;张轩;李岱远;雷四华 -专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提出了一种融合区域语义与像素特征的遥感影像变化检测方法及系统，属于遥感影像变化检测的技术领域。首先，构建基于孪生网络架构的多尺度特征融合变化检测网络模型，利用端到端深度学习完成双时相遥感影像的直接变化检测；其次，利用语义分割模型赋予检测对象的区域语义，借助对象语义的区域连续属性，结合集合运算对直接变化检测结果的边缘进行逐像素分类优化，减少变化检测结果中的粘连等误检，提升双时相遥感影像变化检测精度。本发明通过将区域语义和像素特征结合，既能基于深度学习直接完成变化检测区域的识别，又解决了直接变化检测中的多类误检问题，高精度地实现了双时相影像的端到端变化检测。
融合区域语义像素特征遥感影像变化检测方法系统

[发明专利]一种遥感影像语义预测方法-CN202310644114.9有效
发明人：刘振;孙雪;张震;刘昊;马跃;李明雨 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开一种遥感影像语义预测方法，属于图像处理技术领域，用于影像语义变化检测，包括获取公开的语义变化检测基准数据集，语义变化检测基准数据集包括双时间图像，将双时间图像分成3部分；基于训练集和验证集，构建语义变化检测网络模型，语义变化检测网络模型包括全卷积神经网络编码器、双分支语义推理模块、卷积块注意力模块、跨时间语义推理模块和变化检测块，将测试集输入训练好的网络模型中，得到网络预测的语义变化检测结果。本发明提出的语义变化检测网络模型对于高空间分辨率下的语义变化检测任务有良好的适用性，一定程度上缓解由于季节因素引起的类别变化检测误判现象。
一种遥感影像语义预测方法

[发明专利]一种轻量型的任意尺度双时相影像变化检测方法-CN202111335452.1在审
发明人：刘梦曦;石茜 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量型的任意尺度双时相影像变化检测方法，包括以下步骤：S1：获取现有的基于高分辨率遥感影像的变化检测数据集；同时获取待检测区域的双时相影像并构建多分辨率变化检测数据集；S2：构建轻量型的任意尺度变化检测模型；S3：利用所述的基于高分辨率遥感影像的变化检测数据集对轻量型的任意尺度变化检测模型的变化检测模块进行预训练；S4：利用多分辨率变化检测数据集对步骤S2构建的整个模型进行训练，得到训练好的轻量型的任意尺度变化检测模型；S5：将待检测区域的具有不同分辨率的双时相影像，输入在训练好的模型中，得到待检测区域的变化结果图。本发明实现了对任意尺度双时相影像的变化检测。
一种轻量型任意尺度双时相影像变化检测方法

[发明专利]基于多任务学习的高分辨率遥感影像地物变化检测方法-CN202010294564.6有效
发明人：解梅;付威福;彭清;王裕;贺凯;马争;徐小刚;王士成;李峰 -专利权人：电子科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2020-04-15 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明属于遥感影像地物变化检测技术领域，具体一种基于多任务学习的遥感影像地物变化检测方法，用以克服现有技术中因地物变化检测的精度依赖于地物分类的精度导致得误差累计的问题。本发明采用多任务学习地物变化检测模型，包括：两条语义分割模型分支与一条变化检测模型分支；通过分割网络构建语义分割模型，该模型的特征提取模块能够有效的提取遥感图像的特征，接着构建孪生网络来训练地物变化检测模型综上，本发明既能够确定地物变化检测区域，又能够得到不同地物的变化检测结果和区域变化前后的地物类型，同时也避免了误差累计的问题，提高了变化检测的精度。
基于任务学习高分辨率遥感影像地物变化检测方法

[发明专利]基于改进Segnet的遥感图像变化检测方法-CN202010837479.X在审
发明人：王鑫;张香梁;严勤;吕国芳;石爱业 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Segnet的遥感图像变化检测方法，通过将对应图像合并为第一合并图像，采用改进Segnet神经网络对第一合并图像进行训练，得到变化检测网络，将待测遥感图像用滑动切割的方式切割为多个图像块，将同一区域两个时相的图像块合并为第二合并图像，对第二合并图像进行多次卷积和多次池化，进行多次上采样和多次反卷积，对反卷积结果再进行一次卷积后，经过变化检测网络的softmax层后将像素划分为变化类和未变化类，根据变化类和未变化类确定图像块的变化检测图，获取待测遥感图像中各个区域每一对图像块的变化检测图，合并各个变化检测图，得到变化检测图，以依据变化检测图实现对待测遥感图像的变化检测。
基于改进 segnet 遥感图像变化检测方法

[发明专利]基于融合变化检测算子与尺度驱动的无监督变化检测方法-CN201410218434.9在审
发明人：马文萍;焦李成;李晓婷;马晶晶;公茂果;王桥;邢丹 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-05-21 - 公布日： 2014-07-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于融合变化检测算子与尺度驱动的无监督变化检测方法，主要解决现有技术通常利用滤波来消除图像噪声导致大量图像细节丢失，增加变化检测难度的问题。其实现步骤是：(1)利用变化检测的图像数据生成对数比图像和均值比图像；(2)将对数比图像和均值比图像进行融合生成初步差异图；(3)判断初步差异图上每个像素点可靠的尺度，并将初步差异图上每个像素点所有可靠的尺度进行融合，生成变化检测差异图；(4)对变化检测差异图进行聚类，生成变化检测结果图。本发明在有效抑制噪声的同时，保留了更多的图像细节，提高了变化检测结果的精确度，可用于对SAR图像的变化检测。
基于融合变化检测算子尺度驱动监督方法

[发明专利]一种面向异源序列图像的变化检测及其测试方法-CN201510791303.4有效
发明人：史泽林;向伟;刘云鹏;石轶;惠斌;花海洋 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2015-11-16 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向异源序列图像的变化检测及其测试方法，构建标准化测试靶标，并将标准化测试靶标分散到红外图像中；利用Canny算子边缘特征提取算法，对红外图像和可见光图像中稳定的边缘特征进行边缘提取，输出异源图像的边缘图；对异源图像的边缘图进行图像分块，利用连续化边缘概率的变化检测算法，计算异源图像的变化检测图谱；将得到的变化检测图谱进行对比，选择分辨能力较高的变化检测图谱进行均值计算，得到变化检测阈值。本发明能够对灰度差异较大的红外与可见光图像实现变化检测，具有很高的变化检测率。
变化检测异源图像图谱可见光图像测试靶标红外图像边缘图标准化边缘特征提取变化检测算法边缘概率边缘特征边缘提取分辨能力灰度差异均值计算图像分块异源序列连续化构建算法图像测试输出

[发明专利]基于残差网络的SAR图像变化检测方法-CN201711293506.6有效
发明人：朱虎明;寇佳宁;焦李成;王坤;公茂果;缑水平;张小华;马晶晶;马文萍 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-12-08 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差网络的SAR图像变化检测方法，主要解决现有方法中SAR图像变化检测的检测精度不高、对噪声抑制不够明显的问题。本发明的具体步骤如下：(1)构造训练标签集；(2)构造训练数据集；(3)构造残差变化检测网络；(4)训练残差变化检测网络；(5)生成检测数据集；(6)获取特征向量集；(7)输出变化检测结果图。本发明构造了一个7层的残差变化检测网络，提取了合成孔径雷达SAR图像像素点邻域特征，具有降低了合成孔径雷达SAR图像变化检测的噪声和提高了合成孔径雷达SAR图像变化检测精度的优点。
变化检测残差合成孔径雷达网络特征向量集训练数据集检测结果检测数据邻域特征输出变化噪声抑制像素点噪声标签检测

[发明专利]一种基于工况变化的电力环保设施参数关联模型学习方法-CN201910352292.8在审
发明人：宋蓓;高阳;綦小龙 -专利权人：江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司
申请日： 2019-04-29 - 公布日： 2019-12-31 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于工况变化的电力环保设施参数关联模型学习方法。所述基于工况变化的电力环保设施参数关联模型学习方法包括：步骤1，参数关联模型初始化：基于离线数据利用SBN算法初始参数关联模型，得到关系系数矩阵；步骤2，工况关键参数选取：选取电力环保设施工况关键参数，作为衡量工况变化的依据；步骤3，工况变化检测：利用滑动窗口对各参数进行突变检测，将工况关键参数发生突变的时间戳作为工况变化的时间戳；步骤4，参数关联模型更新：基于上次工况变化时刻至当前工况变化前一时刻内的数据本发明的有益效果为：能够通过检测实时工况变化，动态更新参数关联模型，使其具有建模非稳态突变过程的能力，实现随时间变化的参数依赖关系刻画，为专业人员进一步分析设备之间内在的相关性提供帮助。
工况变化参数关联电力环保关键参数关联模型模型学习时间戳矩阵动态更新参数工况变化检测模型初始化随时间变化参数依赖初始参数分析设备关系系数滑动窗口局部更新离线数据模型更新前一时刻实时工况突变过程突变检测非稳态可视化建模算法突变刻画衡量检测更新帮助

[发明专利]半导体元件模块和栅极驱动电路-CN201410369596.2在审
发明人：三浦亮太郎;后藤崇 -专利权人：株式会社电装
申请日： 2014-07-30 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： H02M1/08 文献下载
摘要：所述半导体元件模块(1、21、31)包括驱动元件(2)和电压变化检测元件(3)，每个所述电压变化检测元件(3)由电压驱动半导体元件形成。所述电压变化检测元件检测所述驱动元件的集电极与发射极之间或漏极与源极之间的电压的变化。所述电压变化检测元件的集电极或漏极连接到所述驱动元件的集电极或漏极，并且所述电压变化检测元件的栅极连接到所述电压变化检测元件的发射极或源极。所述电压变化检测元件的发射极或源极被提供为检测端子(S)。
半导体元件模块栅极驱动电路

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