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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于多模态遥感数据的建筑加层智能识别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：CN120747747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510861212.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多模态遥感数据的建筑加层智能识别方法及系统是由陈祎林;周云设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态遥感数据的建筑加层智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态遥感数据的建筑加层智能识别方法及系统，属于建筑检测技术领域。本发明持续获取包括光学遥感影像和雷达遥感影像在内的多模态、多视角遥感影像；将遥感影像输入深度学习预测模型中，实现城市建筑群高度的精确预测；将多个时间节点预测的建筑高度信息通过差分分析法与变化向量分析计算不同时期高度数据的变化值；将超过第一阈值的建筑初步标记为加层建筑；进一步应用加权局部空间异常度量方法计算区域内高度变化的空间一致性指标，若超过第二阈值，则最终确定其为加层建筑。本发明能实现对城市区域内违法加层建筑的自动化、智能化识别，为城市管理和执法提供科学依据。

本发明授权一种基于多模态遥感数据的建筑加层智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态遥感数据的建筑加层智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，构建观测数据集，所述观测数据集包括多个不同建筑在不同视角、不同模态的遥感影像，以每个遥感影像中对应建筑的高度作为标签； 步骤S2，构建深度学习预测模型，利用观测数据集对深度学习预测模型进行训练，学习建筑的遥感影像与高度的映射关系； 步骤S3，针对任意一次建筑加层识别任务，选定包含多个连续时间节点的时间序列，在每个时间节点，采集目标建筑的遥感影像，输入训练好的深度学习预测模型，输出当前时间节点下目标建筑的高度预测值，计算当前时间节点目标建筑高度预测值与前一时间节点高度预测值的一阶差分作为目标建筑的高度变化值，遍历所有时间节点，形成目标建筑高度变化序列； 步骤S4，选定目标区域，按照步骤S3计算得到目标区域内所有建筑的高度变化序列，在任意时间节点，根据目标区域内所有建筑的高度变化值设定第一阈值，若目标建筑的高度变化值超过第一阈值，则初步判定目标建筑存在加层，执行步骤S5；反之，则判定目标建筑不存在加层，结束判定； 步骤S5，采用加权局部空间异常度量方法计算目标建筑与目标区域内其他建筑的高度变化一致性指标，设定第二阈值，若高度变化一致性指标超过第二阈值，则最终判定目标建筑存在加层，结束判定；反之，则最终判定目标建筑不存在加层，结束判定； 高度变化一致性指标通过空间异常度量值进行表示，其计算过程表示为： 式中，表示目标建筑的空间异常度量值；表示目标建筑的高度变化值；表示目标区域内建筑的高度变化值；表示空间权重矩阵，与目标建筑以及邻近建筑的距离成反比；表示包含目标建筑的目标区域；表示目标区域内所有建筑高度变化的标准差。

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