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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种基于孪生Unet模型的建筑物变化检测方法及系统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：CN117036941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310987900.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于孪生Unet模型的建筑物变化检测方法及系统是由李世华;张子建;罗富贵;行敏锋设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生Unet模型的建筑物变化检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于变化检测技术领域，公开了一种基于孪生Unet模型的建筑物变化检测方法及系统，构建基于Unet的孪生网络结构；融合差分特征金字塔和注意力机制，得到基于D‑Unet的变化检测模型；基于与公开的遥感数据集，对构建的变化检测模型进行训练与测试，得到训练好的变化检测模型；将不同时相的遥感图输入训练好的变化检测模型，获取最终检测结果。实验结果表明，与Unet和FC‑Siam‑diff等变化检测方法相比，本发明提出的基于D‑Unet的变化检测模型可达到更高的准确率和F1系数，并且只增加了较少的运算量，非常利于实现。本发明通过构建差分特征金字塔，引入注意力机制，进一步提升建筑物变化检测精度。

本发明授权一种基于孪生Unet模型的建筑物变化检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生Unet模型的建筑物变化检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据预处理，包括对LEVIR-CD数据集中的双时相图像以及变化标签分别进行256×256像素大小的影像裁剪，得到大小一致的图像块； 步骤二，构建基于Unet的孪生网络结构：由于变化检测需要两幅图像作为输入，所以需要把单输入的语义分割Unet网络改进为具有两个输入的孪生结构；将左半部分编码器的权重值在两个输入之间共享，分别对两个输入进行特征提取，然后将提取到的两幅特征图通过concatenate进行通道拼接，共同输入到右半部分解码器；同时保留Unet原有的跳跃连接，分别将两个子网络得到的各级特征图通过concatenate通道拼接与右侧解码器对应部分连接起来，最终输出逐像素分类的变化检测结果； 步骤三，优化孪生Unet结构以构建D-Unet变化检测模型：基于基础孪生Unet结构，利用两个分支的编码器提取到的特征图构建差分特征金字塔，并通过卷积注意力模块减少冗余信息，最终利用上采样后的差分特征图与解码器的输出结果融合，利用差分特征提高变化检测结果的精度； 步骤四，对D-Unet变化检测模型进行训练：基于LEVIR-CD数据集，对基于D-Unet的变化检测模型进行训练和测试，得到训练好的基于D-Unet的变化检测模型； 步骤五，将不同时相的遥感图像输入训练好的D-Unet变化检测模型，获取最终检测结果。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；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”。

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