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  近期，信息科学与工程学院视觉感知与智能计算创新团队，在国际知名期刊《Geo-Spatial Information Science》上发表了论文“ADMNet: adaptive deformable convolution large model combining multi-level progressive fusion for Building Change Detection”。该期刊是遥感领域顶级期刊，属于中科院一区SCI期刊。杨威博士为该论文通讯作者。

  基于高分辨率遥感影像的建筑变化检测是地表监测、城市规划与灾害评估的重要手段。然而，主流的深度学习检测方法通常会因边缘细节信息丢失和全局上下文信息利用不足而出现误检及漏检。在湖北省高校优秀中青年创新团队项目的资助下，该研究利用视觉大模型，提出了一种基于自适应可变形卷积与多层次渐进式融合的建筑物遥感变化检测算法，能有效处理各种类型的建筑物变化信息。该研究为多时相高分辨率遥感影像变化检测提供了较好的理论支撑。

通讯员：王颖