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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种遥感图像建筑物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：CN116935216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310828053.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种遥感图像建筑物变化检测方法及系统是由李彦胜;李鑫伟;张永军设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像建筑物变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种遥感图像建筑物变化检测方法及系统，属于遥感检测技术领域，包括：将双时相光学影像输入遥感图像间循环对齐孪生网络，将原始图像、一次纠正影像和二次纠正影像分别输入多任务双向特征融合框架，得到多组建筑物检测结果；利用多任务协同优化损失函数，调整多组建筑物检测结果，得到遥感图像建筑物变化检测模型；将待检测建筑物的双时相光学影像多级特征输入至遥感图像建筑物变化检测模型，输出遥感图像建筑物变化检测结果。本发明克服了高分辨率遥感图像建筑物变化检测技术研究中普遍存在的由视差导致的深度学习网络性能降级的问题，有效的提升了明显视差影响下高分辨率遥感图像建筑物变化检测的性能。

本发明授权一种遥感图像建筑物变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像建筑物变化检测方法，其特征在于，包括： 采集原始建筑物的双时相光学影像； 将所述双时相光学影像输入遥感图像间循环对齐孪生网络，得到原始图像、一次纠正影像和二次纠正影像； 将所述原始图像、所述一次纠正影像和所述二次纠正影像分别输入多任务双向特征融合框架，得到多组建筑物检测结果； 利用多任务协同优化损失函数，调整所述多组建筑物检测结果，得到遥感图像建筑物变化检测模型； 将待检测建筑物的双时相光学影像多级特征输入至所述遥感图像建筑物变化检测模型，输出遥感图像建筑物变化检测结果； 将所述双时相光学影像多级特征输入遥感图像间循环对齐孪生网络，得到原始图像、一次纠正影像和二次纠正影像，包括： 确定所述遥感图像间循环对齐孪生网络包括对称光流生成网络和循环对齐模块，所述对称光流生成网络包括第一编码器、特征对齐模块和第一解码器； 将第一时相光学影像和第二时相光学影像输入所述第一编码器，得到第一时相光学影像多级特征和第二时相光学影像多级特征； 将所述第一时相光学影像多级特征和所述第二时相光学影像多级特征输入所述特征对齐模块，得到消除时相间视差影响的多级特征； 将所述消除时相间视差影响的多级特征输入至所述第一解码器，获得第一光流和第二光流； 将所述第一光流和所述第二光流输入所述循环对齐模块，获取所述原始图像、所述一次纠正影像和所述二次纠正影像； 将所述原始图像、所述一次纠正影像和所述二次纠正影像分别输入多任务双向特征融合框架，得到多组建筑物检测结果，包括： 确定所述多任务双向特征融合框架包括第二编码器、第二解码器和双向特征融合模块； 将所述原始图像、所述一次纠正影像和所述二次纠正影像分别输入所述第二编码器，得到多组多级特征； 将每组多级特征分别输入所述第二解码器，得到多组预设高层多级特征； 将每组预设高层多级特征输入所述双向特征融合模块，获取所述多组建筑物检测结果。

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