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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;德清阿尔法创新研究院;浙江国遥地理信息技术有限公司申请的专利一种基于空天地多视角影像协同的城市违章区域识别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：CN117218524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310972334.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于空天地多视角影像协同的城市违章区域识别方法是由张建辉;赵楠;管昉立;李强;马广迪;杨为琛;周颢;肖长林设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空天地多视角影像协同的城市违章区域识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空天地多视角影像协同的城市违章区域识别方法，通过多视角图像信息的特征提取与融合以获取城市土地利用数据和时序遥感预检测的城市违章区域，将获取城市违章区域的遥感影像、地面图像和无人机图像视频，通过条件生成对抗网络生成包含城市违章区域特征，输入VGG模型进行训练；最终基于VGG预训练模型的建筑判别模型对城市违章区域进行识别。本发明融合空天地图像视频信息以检测和判别城市违章区域，解决传统方法单一使用遥感图像地面图像或无人机图像的不足、面临建筑物和城市绿化遮挡时性能无法保障的问题，以及无人机采集范围有限的问题，实现快速精准地检测和判别城市违章区域。

本发明授权一种基于空天地多视角影像协同的城市违章区域识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空天地多视角影像协同的城市违章区域识别方法，其特征在于： 具体包括如下步骤： 步骤一、异常区域检测、定位，无人机路径规划： 获取目标城市多时相遥感影像，利用土地利用数据和时序遥感影像预检测土地覆盖异常区域并获取异常区域定位信息；基于快速扩展随机树采样的算法路径规划方法，规划无人机在异常区域的航拍路线； 步骤二、无人机和地面视角图像采集：基于步骤一规划的路径，利用无人机获取异常区域的多角度无人机视角图像序列；基于步骤一获取的异常区域定位信息，利用地面视频传感器获取异常区域的地面视角街景图像序列； 步骤三、地面图像建筑特征的无人机图像生成：将无人机图像和地面图像输入条件生成对抗网络，生成包含地面图像建筑特征的无人机图像，构建异常区域样本图片库；将异常区域样本图片库进行预处理后，按预设比例将进行预处理后的异常区域样本图片库分为训练集和测试集； 所述将无人机图像和地面图像输入条件生成对抗网络，生成包含地面图像建筑特征的无人机图像；具体为： 步骤1、将无人机图像和地面图像输入条件生成对抗网络； 步骤2、引入生成器网络，在训练过程中，将无人机图像作为条件输入，基于地面图像获取建筑条件信息，利用最小二乘结构生成器学习无人机视角图像的建筑特征，然后生成包含地面图像建筑特征的无人机图像； 步骤3、引入基于PatchGAN分类器的判别器网络，通过将生成包含地面图像建筑特征的无人机图像与地面图像的patch大小来判断图像差异，经判别器判别之后将生成包含地面图像建筑特征无人机图像的过程中产生的残差进行实例归一化，并将生成包含地面图像建筑特征的无人机图像的每个卷积层进行频谱归一化；判断生成的包含地面图像建筑特征的无人机图像与地面图像是否存在差异，若是则返回到步骤2，否则进入步骤4； 步骤4、计算损失函数并进行反向传播，得到包含地面图像建筑特征的无人机图像； 步骤四、VGG建筑识别模型训练：根据预处理后的训练集对VGG模型进行训练，直到VGG模型训练至预先设定的目标参数，将训练后的模型命名为基于VGG预训练模型建筑判别模型； 步骤五、违章建筑判别：利用训练好的网络模型对异常区域样本库进行识别，基于模型判断异常区域是否存在违章区域。

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杭州电子科技大学;德清阿尔法创新研究院;浙江国遥地理信息技术有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街；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”。