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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种适配SAM模型用于细粒度建筑毁伤变化检测的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：CN117292255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311130673.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种适配SAM模型用于细粒度建筑毁伤变化检测的方法是由王琦;张铭威;任嘉伟;李学龙设计研发完成，并于2023-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适配SAM模型用于细粒度建筑毁伤变化检测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适配SAM模型用于细粒度建筑毁伤变化检测的方法，首先构建细粒度建筑变化检测数据集，然后注入轻量参数微调SAM模型，再预测建筑变化提示掩码，之后解码建筑目标细粒度变化类型，最后映射目标变化类型为毁伤程度，对于消失的建筑目标评估为完全损毁，对于重建建筑目标评估为部分损毁。本发明通过掩码提示策略将变化区域预测转换为建筑提取，使得建筑目标变化检测结果准确性增加。

本发明授权一种适配SAM模型用于细粒度建筑毁伤变化检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种适配SAM模型用于细粒度建筑毁伤变化检测的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建细粒度建筑变化检测数据集； 对变化建筑目标所在的时相图像进行标注，仅对应于前一时相为消失类型，仅对应于后一时相为新建类型，前后时相建筑物实例变化则为重建类型； 步骤2：注入轻量参数微调SAM模型图像编码器； 所述步骤2具体为： 将少量可学习的参数嵌入SAM模型图像编码器的不同层级；假设SAM模型图像编码器的变换器深度为，第个变换器的输出表征为，可学习的嵌入记为，将输出表征与可学习嵌入融合并输入第个变换器即得到微调的表征，上述过程由下式表示： ，=0,1,…, 其中为SAM模型图像编码器未经微调的浅层表征，表示空间维度串接操作； 步骤3：预测建筑变化提示掩码； 通过聚合微调SAM模型图像编码器不同阶段双时相差分特征预测变化区域，并将变化置信度图二值化得到提示掩码； 所述步骤3具体为： 根据微调的SAM模型图像编码器的不同层级的表征获得双时相差分表征，对应于第个变换器的差分表征记为，则： ，=1,2,3,…, 其中代表维度降低函数，由一个核为1的卷积、一个批量标准化层和一个线性整流单元激活函数组成，用于压缩原始表征的通道数量；的组成同一致，其中卷积的权重不同；为取绝对值函数；在此基础上聚合不同层级的差分表征得到变化表征，由下式描述， ，=1,2,3,…, 其中表示通过递进聚合得到的不同层级的变化表征，和的组成同样与一致；采用递进聚合的策略可以有效降低表征的冗余性，传递显著表征到最后一个层级得到；最后利用预测建筑变化提示掩码： 其中，表示二值化函数；表示一个核尺寸为3的卷积运算，输出为建筑变化置信度图；建筑变化提示掩码预测支网以变化区域标签作为监督信号并采用二值交叉熵损失训练； 步骤4：解码建筑目标细粒度变化类型； 结合提示掩码和微调SAM模型图像编码器输出表征在双时相图像内分别提取变化建筑目标，根据变化建筑目标所在的时相判断其所属的变化类型； 步骤5：映射目标变化类型为毁伤程度； 对于消失的建筑目标评估为完全损毁，对于重建建筑目标评估为部分损毁。

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