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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于层次化学习的多等级灾害检测方法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：CN115797777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211644537.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于层次化学习的多等级灾害检测方法是由赵丹培;王晨旭;刘卓然;姜志国;史振威;张浩鹏设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于层次化学习的多等级灾害检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层次化学习的多等级灾害检测方法，包括：从任务拆解的角度对建筑损毁多等级检测问题进行层次化分析，构建基于多任务层次化的灾害检测模型；或利用图结构的方式对建筑损毁多等级检测问题进行层次化分析，将表征信息按照不同节点间的层级关系进行传递，构建基于图编码层次化的灾害检测模型；利用基于多任务层次化的灾害检测模型或基于图编码层次化的灾害检测模型对灾害前后的双时相特征图进行检测，得到建筑损毁检测结果。本发明从层次化学习的角度将建筑损毁多等级检测问题的经验建模进网络，提高了建筑损毁检测精度。

本发明授权一种基于层次化学习的多等级灾害检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层次化学习的多等级灾害检测方法，其特征在于，包括： 从任务拆解的角度对建筑损毁多等级检测问题进行层次化分析，构建基于多任务层次化的灾害检测模型；或利用图结构的方式对建筑损毁多等级检测问题进行层次化分析，将表征信息按照不同节点间的层级关系进行传递，构建基于图编码层次化的灾害检测模型； 利用所述基于多任务层次化的灾害检测模型或所述基于图编码层次化的灾害检测模型对灾害前后的双时相特征图进行检测，得到建筑损毁检测结果； 所述基于多任务层次化的灾害检测模型为显式多阶段灾害检测模型，所述显式多阶段灾害检测模型将建筑损毁多等级检测任务划分为三个任务，每个任务对应一个预测网络； 其中，任务一对应的预测网路对是否为建筑进行检测，其数学表达式为：； 任务二对应的预测网络对建筑是否受损进行检测，其数学表达式为：； 任务三对应的预测网路对建筑的受损程度进行检测，其数学表达式为：； 其中，表示“当前像素是建筑”，表示“当前像素是建筑，且受损”，表示“当前像素是建筑，且受损，受损程度为某个等级”；、、分别是三个阶段对应三个任务的网络参数； 针对建筑损毁多等级检测问题构建的图结构中，每条边代表一条有效的转移关系支路，数据通过沿边的表征转换进行节点间的消息传递；与当前节点存在转移关系的节点为邻居节点；将低层级的节点作为父节点，将高层级的节点作为子节点。

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