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 近日，视觉感知与智能计算团队在人工智能与计算机视觉领域再传捷报——团队完成的研究论文《Hybrid Attention-Aware Transformer Network Collaborative Multiscale Feature Alignment for Building Change Detection》成功入选科睿唯安（Clarivate）全球“高被引论文”（Highly Cited Paper)，杨威教授为该成果通讯作者。这是团队继今年上半年首度入选后，第二次获此殊荣，充分彰显了团队在人工智能研究领域的持续创新能力和影响力。

 建筑物变化检测是城市动态监测、环境变化评估和土地利用记录更新中的关键技术，其检测精度直接关系到城市治理、生态保护和灾害评估等实际应用的成效。然而，现有方法在多尺度特征融合与对齐方面存在明显不足，限制了其在实际复杂场景中的性能。针对这一难题，团队提出了一种混合注意力感知变换器网络（HATNet），能够有效提取并交互多尺度上下文信息，显著提升建筑物变化检测的精度与鲁棒性。实验表明，HATNet在多个公开基准数据集上均表现优异，超越了当前主流方法，展现出良好的泛化能力和应用潜力。

 据悉，该论文已于2024年发表于仪器与测量领域国际重要期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》（简称TIM）。该期刊为中科院二区期刊，影响因子达5.6，在仪器科学、测量技术等领域具有广泛学术影响力，是相关学科领域重要的成果发布与交流平台。未来，视觉感知与智能计算团队将继续紧密结合产业实际需求，聚焦技术痛点开展具有应用价值的科学研究，同时不断提升科研育人水平，以高水平科研成果为区域经济社会发展提供有力支撑。

 通讯员：王颖