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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國安能集團第三工程局有限公司;成都理工大學(xué)申請的專利一種基于ViTAEv2-S模型的遙感滑坡及周邊建筑物檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120388293B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510875220.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于ViTAEv2-S模型的遙感滑坡及周邊建筑物檢測方法及系統(tǒng)是由吳旭;賀寧波;周志東;周亞寧;王一帆;陳道遠;黃偉宏;成昊設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于ViTAEv2-S模型的遙感滑坡及周邊建筑物檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于ViTAEv2?S模型的遙感滑坡及周邊建筑物檢測方法及系統(tǒng)，屬于圖像處理領(lǐng)域，方法包括：構(gòu)建檢測模型：采用輕量化分割框架，包括編碼器和解碼器，所述編碼器采用ViTAEv2?S主干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多尺度空洞卷積與自注意力機制，提取多尺度特征；所述解碼器簡化U?Net結(jié)構(gòu)，移除金字塔池化模塊，加入空間注意力模塊聚焦滑坡和建筑物區(qū)域，加入通道注意力模塊增強滑坡和建筑物對應(yīng)的特征通道；對所述檢測模型進行訓(xùn)練；利用訓(xùn)練好的檢測模型對滑坡與建筑物進行同步分割。本發(fā)明針對分割框架提出了輕量化改進方案，并提升語義分割精度，顯著降低計算資源消耗，提升小樣本訓(xùn)練能力，并通過多任務(wù)學(xué)習(xí)，實現(xiàn)滑坡與建筑物的同步檢測，適用于災(zāi)害實時監(jiān)測場景。

本發(fā)明授權(quán)一種基于ViTAEv2-S模型的遙感滑坡及周邊建筑物檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于ViTAEv2-S模型的遙感滑坡及周邊建筑物檢測方法，其特征在于，包括： 構(gòu)建檢測模型：采用輕量化分割框架，包括編碼器和解碼器，所述編碼器采用ViTAEv2-S主干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多尺度空洞卷積與自注意力機制，提取多尺度特征；所述解碼器簡化U-Net結(jié)構(gòu)，移除UPerNet金字塔池化模塊，加入空間注意力模塊聚焦滑坡和建筑物區(qū)域，加入通道注意力模塊增強滑坡和建筑物對應(yīng)的特征通道； 所述編碼器包括四個逐級下采樣階段，每個階段包含多尺度空洞卷積與自注意力機制；所述解碼器包含上采樣層與跨層連接，上采樣層逐步恢復(fù)分辨率至輸入尺寸，跨層連接融合編碼器對應(yīng)階段的特征，在輸出后加入空間注意力模塊抑制空間噪聲，在預(yù)測頭前加入通道注意力模塊增強關(guān)鍵特征權(quán)重；所述空間注意力模塊包括3×3卷積層與sigmoid激活函數(shù)，所述通道注意力模塊包括全局平均池化層與全連接層； 其中，對編碼器第一階段的輸出通過一個空間注意力模塊進行處理，第二階段的輸出經(jīng)過上采樣后通過另一個空間注意力模塊進行處理；第四階段的輸出通過上采樣后與第三階段的輸出拼接，拼接后通過通道注意力模塊處理，通道注意力模塊處理后的輸出經(jīng)過上采樣后與第一階段空間注意力模塊的輸出、第二階段空間注意力模塊的輸出進行拼接，拼接后的輸出經(jīng)過另一個通道注意力模塊處理； 對所述檢測模型進行訓(xùn)練，基于ViTAEv2-S主干網(wǎng)絡(luò)將滑坡和建筑物分割任務(wù)整合為一個多任務(wù)模型，并提出了多任務(wù)模型訓(xùn)練策略，其中，滑坡主要通過共享輔助訓(xùn)練頭和主干網(wǎng)絡(luò)中除BN層以外的其他網(wǎng)絡(luò)層，以及滑坡分支使用Dice損失來提升多任務(wù)訓(xùn)練中各任務(wù)的精度；建筑物通過使用GradNorm損失權(quán)重自適應(yīng)方法和提出的交替訓(xùn)練策略來進一步提升各任務(wù)的精度，以及緩解因滑坡任務(wù)收斂快而導(dǎo)致其后期在建筑物任務(wù)收斂時精度下降多的問題； 利用訓(xùn)練好的檢測模型對滑坡與建筑物進行同步分割。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國安能集團第三工程局有限公司;成都理工大學(xué)，其通訊地址為：610045 四川省成都市金牛區(qū)茶店子安蓉路4號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。