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龙图腾网获悉济南能源工程集团有限公司申请的专利一种基于施工遥感图像分析的施工进程监测方法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：CN120046872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510511084.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于施工遥感图像分析的施工进程监测方法是由张明明;闻青山;杨君;马金波;邢延国;王一飞设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于施工遥感图像分析的施工进程监测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于施工遥感图像分析的施工进程监测方法，包括：获取目标施工地点的两个目标施工工期的施工遥感图像；预训练的施工进程测量神经网络针对不同工期的目标施工地点的施工遥感图像预测一个施工变化掩码，所述施工变化掩码通过二值图像指出不同工期的目标施工地点的施工遥感图像之间与工程相关对象的变化区域；利用所述施工变化掩码从两个目标施工工期的施工遥感图像分割出施工工程进展区域，根据施工工程进展区域规格和所述施工遥感图像的分辨率参数估算两目标施工工期的施工遥感图像之间实际施工进程。本申请利用施工进程测量神经网络分析施工遥感图像实现自动化的施工进程测量。

本发明授权一种基于施工遥感图像分析的施工进程监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于施工遥感图像分析的施工进程监测方法，其特征是，包括： 获取目标施工地点的两个目标施工工期的施工遥感图像； 预训练的施工进程测量神经网络针对不同工期的目标施工地点的施工遥感图像预测一个施工变化掩码，所述施工变化掩码通过二值图像指出不同工期的目标施工地点的施工遥感图像之间与工程相关对象的变化区域； 其中，所述施工进程测量神经网络包含：并行的第一分层编码器和第二分层编码器，第一分层编码器和第二分层编码器包含依次串联的编码模块；各层编码模块从不同分辨率粒度提取目标施工工期的施工遥感图像的特征得到施工遥感图像特征图；各个层级的施工遥感图像特征图分别输入到基于动态空间权重和动态通道权重进行不同分辨率粒度图像特征变化增强的各层自适应空间通道特征加权增强模块，每个编码模块对应一个自适应空间通道特征加权增强模块，所述自适应空间通道特征加权增强模块将增强特征输入到解码器中，所述解码器基于增强特征得到施工变化掩码； 其中，所述编码模块包含patch嵌入层，降采样层和堆叠的引入可变形卷积的稀疏注意力；所述patch嵌入层通过卷积层将上一编码模块的施工遥感图像特征图分块，并计算分块相应的嵌入；嵌入通过所述降采样层进行降采样处理；所述引入可变形卷积的稀疏注意力结合了可变形卷积和稀疏注意力机制处理降采样后的施工遥感图像特征；所述引入可变形卷积的稀疏注意力包括：对于输入任意引入可变形卷积的稀疏注意力的施工遥感图像特征图，获取施工遥感图像特征图的维度、稀疏系数；通过一个位置卷积和GeLU激活函数对施工遥感图像特征图进行位置编码，并将位置编码结合到施工遥感图像特征图中；通过输出通道数为2卷积层分析输入的施工遥感图像特征图，施工遥感图像特征图的维度为施工遥感图像特征图的每个像素生成一对高度方向和宽度方向的偏移量，全部像素的偏移量形成偏移图；将学习到的偏移图加到原像素坐标图上，得到变形后的新像素坐标图；将变形后的新像素坐标图中坐标取整数；根据调整后的新像素坐标图，从施工遥感图像特征图中提取对应位置的特征值，形成变形后的施工遥感图像特征图；根据稀疏系数对变形后的施工遥感图像特征图进行稀疏采样，得到稀疏系数平方个变形后的施工遥感图像特征图的特征子集，在特征子集上执行自注意力得到注意特征，再将得到的注意特征按逆稀疏采样的方式整合，整合后的结果通过层缩放、随机丢弃路径和层归一化处理后输入到多层感知机，多层感知机的输出再次通过层缩放、随机丢弃路径和层归一化； 利用所述施工变化掩码从两个目标施工工期的施工遥感图像分割出施工工程进展区域，根据施工工程进展区域规格和所述施工遥感图像的分辨率参数估算两目标施工工期的施工遥感图像之间实际施工进程。

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