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龙图腾网恭喜广州市城市规划勘测设计研究院申请的专利遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质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：CN116310776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211100910.8，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质是由刘洋;陈亨;周广华;田泽海;梁智勇;王代雄设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取训练数据的前后两时相影像；编码操作：采用孪生卷积神经网络对前后两时相影像处理，得到初始变化信息；训练操作：采用长短时记忆网络对初始变化信息训练，得到精细变化信息；解码操作：采用反卷积将精细变化信息还原，得到初始变化检测结果；根据组合损失函数对初始变化检测结果损失评价，采用Adam优化算法对孪生卷积神经网络和长短时记忆网络进行参数更新，并再次执行所述编码操作、所述训练操作、所述解码操作和所述评价操作；当判定损失值未下降时，将所述初始变化检测结果更新为最终变化检测结果。本发明能够改善训练正负样本不均衡的问题，提高检测精度。

本发明授权遥感影像建筑物变化检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感影像建筑物变化检测方法，其特征在于，包括： 获取训练数据的前后两时相影像； 编码操作：采用孪生卷积神经网络对所述前后两时相影像进行特征提取和特征堆叠，得到初始变化信息； 训练操作：采用长短时记忆网络对所述初始变化信息进行训练，得到精细变化信息； 解码操作：采用反卷积将所述精细变化信息还原，得到初始变化检测结果； 构建组合损失函数，以i的初始值为1，执行第i次评价操作：根据所述组合损失函数对所述初始变化检测结果进行损失评价，得到第i次损失值； 优化操作：采用Adam优化算法对所述孪生卷积神经网络和所述长短时记忆网络进行参数更新，并再次执行所述编码操作、所述训练操作、所述解码操作和所述评价操作，将所述第i次损失值更新为第i+1次损失值； 判断i是否满足i小于预设的训练次数N，若是，则对i加一并返回执行所述优化操作；若否，则执行以下差值判断操作： 判断所述第i+1次损失值与所述第i次损失值的差值是否小于预设的阈值，若是，则将所述初始变化检测结果更新为建筑物的最终变化检测结果；若否，则执行所述优化操作以更新所述第i次损失值和所述第i+1次损失值，并返回至所述差值判断操作； 其中，所述解码操作包括： 将所述精细变化信息输入至N组反卷积模块，得到初始输出特征图； 将所述初始输出特征图与所述初始变化信息对应的特征图作差，得到特征差异图； 根据N组反卷积模块对所述特征差异图进行转换，得到变化检测结果集合，并将所述变化检测结果集合中的第N个检测结果确定为初始变化检测结果； 所述根据所述组合损失函数对所述初始变化检测结果进行损失评价，得到第i次损失值，包括： 根据所述前后两时相影像，得到训练数据的结果真值； 采用双线性内插法将所述结果真值重采样，得到真值图像集； 将所述真值图像集和所述变化检测结果集合分别按顺序对应，并加入所述组合损失函数中，计算得到损失集合； 对所述损失集合进行加权，得到第i次损失值。

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