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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于扩散模型的建筑物矢量拓扑结构提取方法和装置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：CN119625513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411064496.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于扩散模型的建筑物矢量拓扑结构提取方法和装置是由张觅;杨炳楠;赵元昕;聂福;刘薇设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的建筑物矢量拓扑结构提取方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于扩散模型的建筑物矢量拓扑结构提取方法和装置，方法包括：将待提取遥感影像输入至预先构建的扩散模型得到待提取遥感影像的建筑物矢量拓扑结构，其中，预先构建的扩散模型由初始扩散模型优化得到，初始扩散模型由预设的同构训练策略训练多层级扩散Transformer网络和边特征偏置的图扩散Transformer网络后构建得到。由此，解决了传统的扩散模型的结构由于邻接矩阵为稀疏矩阵，上下采样操作造成信息损失，不适用于邻接矩阵的学习和预测，并且传统的扩散模型由于噪声采样过程的随机性，导致建筑物矢量提取结果不精确，并且传统的扩散模型训练在判别任务上容易过拟合的问题，能够实现卫星或航空遥感影像的建筑物矢量拓扑结构的自动提取。

本发明授权基于扩散模型的建筑物矢量拓扑结构提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的建筑物矢量拓扑结构提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待提取遥感影像； 将所述待提取遥感影像输入至预先构建的扩散模型得到所述待提取遥感影像的建筑物矢量拓扑结构，其中，所述预先构建的扩散模型由初始扩散模型优化得到，所述初始扩散模型由预设的同构训练策略训练多层级扩散Transformer网络和边特征偏置的图扩散Transformer网络后构建得到； 所述将所述待提取遥感影像输入至预先构建的扩散模型得到所述待提取遥感影像的建筑物矢量拓扑结构，包括： 利用所述多层级扩散Transformer网络的拓扑聚焦的SwinTransformer从所述待提取遥感影像中提取建筑物多层次边缘注意图，并利用所述多层级扩散Transformer网络，以所述建筑物多层次边缘注意图为条件，生成特征图，并基于所述特征图提取结点坐标和结点特征； 基于所述边特征偏置的图扩散Transformer网络以所述结点特征为条件生成新的视觉表征以预测结点的邻接矩阵； 根据提取的结点坐标和所述邻接矩阵构建所述待提取遥感影像的建筑物矢量拓扑结构。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌珞珈山；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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