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龍圖騰網獲悉中國電子科技集團公司第二十八研究所申請的專利一種基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115511781B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210889737.8，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測方法是由羅子娟;李清偉;李沛;丁帥;李雪松;陳杰設計研發完成，并于2022-07-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測方法，包括：將待檢測的包含建筑物變化的兩張圖像進行顏色空間轉換；進行亮度直方圖匹配；進行色度直方圖匹配；構建多尺度孿生網絡模型并進行訓練；利用訓練后模型對圖像進行多尺度特征提取，得到特征圖；結合特征圖，利用訓練后的模型，得到差異圖，完成基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測。本發明針對建筑物存在陰影，其他地標覆蓋物帶來的誤檢問題，采用雙次直方圖匹配方法消除影響色度與亮度的差異，同時引入多尺度特征提取模型，減小變化的建筑物之間的尺度差異。實現對建筑物等重要目標改擴建地點的初步篩選，輔助進行變化區域的細判和精判。

本發明授權一種基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1，將待檢測的包含建筑物變化的兩張圖像，即第一時刻圖像和第二時刻圖像進行顏色空間轉換； 步驟2，進行亮度直方圖匹配，即用第一時刻圖像的亮度通道對第二時刻圖像的亮度通道做規定化； 步驟3，進行色度直方圖匹配，即用第二時刻圖像的色度通道對第一時刻圖像的色度通道做規定化； 步驟4：構建多尺度孿生網絡模型； 步驟5，訓練所述多尺度孿生網絡模型； 步驟6，利用訓練后的多尺度孿生網絡模型，對第一時刻圖像進行多尺度特征提取，形成第一特征圖；對第二時刻圖像進行多尺度特征提取，形成第二特征圖； 步驟7，將第一特征圖和第二特征圖，利用訓練后的多尺度孿生網絡模型，得到差異圖，完成基于多尺度孿生網絡的建筑物變化檢測； 其中，步驟4中所述多尺度孿生網絡模型包括多尺度特征提取網絡和度量網絡； 步驟4中所述多尺度特征提取網絡包括：四個卷積層和一個池化層； 其中，第一個卷積層的卷積核大小為1*1，卷積核個數為24；第二個卷積層采用空洞卷積，卷積核大小為3*3，卷積核個數為64，空洞數為6；第三個卷積層采用空洞卷積，卷積核大小為3*3，卷積核個數為64，空洞數為12；第四個卷積層采用空洞卷積，卷積核大小為3*3，卷積核個數為64，空洞數為18；第五層為池化層，池化窗口大小為2*2，步長為2*2； 步驟4中所述度量網絡由三個全連接層組成，前兩個全連接層的神經元個數均為128，激活函數采用relu函數；第三層全連接層的神經元個數為2，激活函數采用softmax函數； 步驟7中所述的得到差異圖的方法包括： 將第一特征圖與第二特征圖進行距離的度量；利用訓練后的多尺度孿生網絡模型，采用測度學習方法，得到反映不同時刻的相圖像之間相似性差異信息的距離度量，從非變化區域中分離出變化區域，并且最小化非變化區域像素點之間的距離，得到所述建筑物變化的差異圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國電子科技集團公司第二十八研究所，其通訊地址為：210046 江蘇省南京市棲霞區靈山南路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。