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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十八研究所申请的专利一种基于多尺度孪生网络的建筑物变化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：CN115511781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210889737.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多尺度孪生网络的建筑物变化检测方法是由罗子娟;李清伟;李沛;丁帅;李雪松;陈杰设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度孪生网络的建筑物变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度孪生网络的建筑物变化检测方法，包括：将待检测的包含建筑物变化的两张图像进行颜色空间转换；进行亮度直方图匹配；进行色度直方图匹配；构建多尺度孪生网络模型并进行训练；利用训练后模型对图像进行多尺度特征提取，得到特征图；结合特征图，利用训练后的模型，得到差异图，完成基于多尺度孪生网络的建筑物变化检测。本发明针对建筑物存在阴影，其他地标覆盖物带来的误检问题，采用双次直方图匹配方法消除影响色度与亮度的差异，同时引入多尺度特征提取模型，减小变化的建筑物之间的尺度差异。实现对建筑物等重要目标改扩建地点的初步筛选，辅助进行变化区域的细判和精判。

本发明授权一种基于多尺度孪生网络的建筑物变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度孪生网络的建筑物变化检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将待检测的包含建筑物变化的两张图像，即第一时刻图像和第二时刻图像进行颜色空间转换； 步骤2，进行亮度直方图匹配，即用第一时刻图像的亮度通道对第二时刻图像的亮度通道做规定化； 步骤3，进行色度直方图匹配，即用第二时刻图像的色度通道对第一时刻图像的色度通道做规定化； 步骤4：构建多尺度孪生网络模型； 步骤5，训练所述多尺度孪生网络模型； 步骤6，利用训练后的多尺度孪生网络模型，对第一时刻图像进行多尺度特征提取，形成第一特征图；对第二时刻图像进行多尺度特征提取，形成第二特征图； 步骤7，将第一特征图和第二特征图，利用训练后的多尺度孪生网络模型，得到差异图，完成基于多尺度孪生网络的建筑物变化检测； 其中，步骤4中所述多尺度孪生网络模型包括多尺度特征提取网络和度量网络； 步骤4中所述多尺度特征提取网络包括：四个卷积层和一个池化层； 其中，第一个卷积层的卷积核大小为1*1，卷积核个数为24；第二个卷积层采用空洞卷积，卷积核大小为3*3，卷积核个数为64，空洞数为6；第三个卷积层采用空洞卷积，卷积核大小为3*3，卷积核个数为64，空洞数为12；第四个卷积层采用空洞卷积，卷积核大小为3*3，卷积核个数为64，空洞数为18；第五层为池化层，池化窗口大小为2*2，步长为2*2； 步骤4中所述度量网络由三个全连接层组成，前两个全连接层的神经元个数均为128，激活函数采用relu函数；第三层全连接层的神经元个数为2，激活函数采用softmax函数； 步骤7中所述的得到差异图的方法包括： 将第一特征图与第二特征图进行距离的度量；利用训练后的多尺度孪生网络模型，采用测度学习方法，得到反映不同时刻的相图像之间相似性差异信息的距离度量，从非变化区域中分离出变化区域，并且最小化非变化区域像素点之间的距离，得到所述建筑物变化的差异图。

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