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龙图腾网获悉西湖大学光电研究院申请的专利基于变化仿真样本增强的建筑物状态检测模型构建方法及应用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：CN121505455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610031660.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于变化仿真样本增强的建筑物状态检测模型构建方法及应用是由冯宇超;秦梦洁;朴妍玲;袁鑫设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变化仿真样本增强的建筑物状态检测模型构建方法及应用在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于变化仿真样本增强的建筑物状态检测模型构建方法及应用，包括以下步骤：获取多组遥感图像对；对每一组遥感图像对的新建区域、拆除区域与背景区域进行逐像素标注得到联合训练集，构建用于检测建筑物状态的建筑物状态检测框架，使用联合训练集对建筑物状态检测框架进行训练得到建筑物状态检测模型。本方案以仿真模拟的方式获取多个遥感图像对，并对遥感图像对逐像素标注为新建、拆除、背景三分类的联合训练集，从而实现建筑物状态的精细化区分，突破传统二分类的局限，满足复杂城市演化的精细化分析需求。

本发明授权基于变化仿真样本增强的建筑物状态检测模型构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于变化仿真样本增强的建筑物状态检测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多组遥感图像对，遥感图像对包括第一时态二值图和第二时态二值图，其中，第一时态二值图和第二时态二值图的空间区域相同但时态不同，在第一时态二值图和第二时态二值图中以像素值1代表建筑区域，以像素值0代表非建筑区域； 对每一组遥感图像对进行逐像素标注得到联合训练集，标注方法为：若第一时态二值图中的任一像素值为0，且第二时态二值图中对应像素值为1，则将对应像素标注为新建区域；若第一时态二值图中的任一像素值为1，且第二时态二值图中对应像素值为0，则将对应像素标注为拆除区域；若第一时态二值图中的任一像素值与第二时态二值图中对应像素值相同，则将对应像素标注为背景区域； 构建用于检测建筑物状态的建筑物状态检测框架，使用联合训练集对建筑物状态检测框架进行训练得到建筑物状态检测模型，所述建筑物状态包括新建区域、拆除区域与背景区域，所述建筑物状态检测框架包括第一编码模块、第二编码模块、差值计算模块、解码模块、二值变化预测模块以及建筑状态预测分支，其中，第一编码模块与第二编码模块结构相同且参数共享，二值变化预测模块与建筑状态预测分支并联，在对建筑物状态检测框架进行训练过程中，将第一时态二值图输入至第一编码模块中得到第一编码结果，将第二时态二值图输入至第二编码模块中得到第二编码结果，所述差值计算模块在不同尺度下计算第一编码结果与第二编码结果的差值结果，并将每一尺度下的差值结果进行融合得到差异特征图，所述解码模块对差异特征图进行解码得到解码特征图，并将所述解码特征图分别输入至二值变化预测分支以及建筑状态预测分支中，所述二值变化预测分支基于解码特征图进行预测得到二值预测图，在二值预测图中将发生像素值变化的像素标记为变化区域，将未发生像素值变化的像素标记为未变化区域；所述建筑状态预测分支基于解码特征图进行预测得到三分类预测图，在所述三分类预测图中标记每一像素点的建筑物状态。

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西湖大学光电研究院，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市富阳区春江街道江南路68号；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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