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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利联合全局和局部线索的遥感图像建筑物损伤评估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：CN119600431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411396039.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权联合全局和局部线索的遥感图像建筑物损伤评估方法是由张永军;刘梓航;刘欣怡设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合全局和局部线索的遥感图像建筑物损伤评估方法在说明书摘要公布了：本申请涉及建筑物损伤评估技术领域，特别涉及一种联合全局和局部线索的遥感图像建筑物损伤评估方法，其中，方法包括：获取目标区域中建筑物的灾前和灾后初始双时相影像，基于初始双时相影像得到满足一定配对条件的灾前和灾后双时相影像；对双时相影像进行权重共享编码，以获得多尺度双时相特征；基于多尺度双时相特征得到多尺度差异增强融合特征；基于全局和局部线索，连接融合多尺度差异增强融合特征，得到输出特征；基于输出特征预测建筑物的损伤评估结果和错误预测结果，以得到建筑物的最终损伤评估结果。由此，解决了相关技术中，特征差异小，导致建模的效果差，难以迁移应用，全局‑局部特征利用不充分，困难样本感知能力缺乏等问题。

本发明授权联合全局和局部线索的遥感图像建筑物损伤评估方法在权利要求书中公布了：1.一种联合全局和局部线索的遥感图像建筑物损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域中建筑物的灾前初始双时相影像和灾后初始双时相影像，基于所述灾前初始双时相影像和所述灾后初始双时相影像得到满足预设配对条件的灾前双时相影像和灾后双时相影像； 对所述灾前双时相影像和所述灾后双时相影像进行权重共享编码，以获得所述灾前双时相影像的灾前多尺度双时相特征和所述灾后双时相影像的灾后多尺度双时相特征； 基于所述灾前多尺度双时相特征和所述灾后多尺度双时相特征得到所述灾前双时相影像和所述灾后双时相影像之间的多尺度差异增强融合特征； 基于所述灾前双时相影像和所述灾后双时相影像之间的全局和局部线索，连接并融合所述多尺度差异增强融合特征，以得到所述灾前双时相影像和所述灾后双时相影像之间的输出特征； 基于所述输出特征预测所述建筑物的损伤评估结果和错误预测结果，以根据所述损伤评估结果和所述错误预测结果得到所述建筑物的最终损伤评估结果； 其中，所述基于所述灾前多尺度双时相特征和所述灾后多尺度双时相特征得到所述灾前双时相影像和所述灾后双时相影像之间的多尺度差异增强融合特征，包括： 基于所述灾前多尺度双时相特征和所述灾后多尺度双时相特征得到所述灾前多尺度双时相特征和所述灾后多尺度双时相特征之间的差分特征； 基于通道注意力得到所述差分特征的差分通道注意力特征、所述灾前多尺度双时相特征的灾前通道注意力特征、所述灾后多尺度双时相特征的灾后通道注意力特征； 基于所述差分通道注意力特征、所述灾前通道注意力特征和所述灾后通道注意力特征得到初始灾前差分增强通道注意力特征和初始灾后差分增强通道注意力特征； 基于所述初始灾前差分增强通道注意力特征和所述初始灾后差分增强通道注意力特征得到灾前通道差分增强特征和灾后通道差分增强特征； 基于所述灾前通道差分增强特征和所述灾后通道差分增强特征得到所述灾前通道差分增强特征和所述灾后通道差分增强特征之间的通道差分特征； 利用空间注意力得到所述通道差分特征的差分空间注意力特征、所述灾前多尺度双时相特征的灾前空间注意力特征、所述灾后多尺度双时相特征的灾后空间注意力特征； 基于所述差分空间注意力特征、所述灾前空间注意力特征和所述灾后空间注意力特征得到灾前空间差分增强特征和灾后空间差分增强特征； 基于所述灾前空间差分增强特征和所述灾后空间差分增强特征得到所述多尺度差异增强融合特征。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌珞珈山；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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