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龙图腾网获悉天地信息网络研究院(安徽)有限公司申请的专利一种基于CenterNet的遥感影像建筑物变化检测模型及算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：CN114241314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111575741.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于CenterNet的遥感影像建筑物变化检测模型及算法是由魏雨;徐雪;李劲松;钱海明;臧霄鹏;茹菲;王梦阳;尹超;张杰;林凯祥;杜家宽;吴亚男;狄玮琪设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CenterNet的遥感影像建筑物变化检测模型及算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CenterNet的遥感影像建筑物变化检测模型及算法，模型包括特征提取模块、建筑物语义分割模块、变化检测模块；所述特征提取模块由两个共享参数的CenterNet网络构成，CenterNet网络的Encoder模块采用基于ImageNet数据集预训练的ResNet18网络作为骨干网络，分别将两期图像输入所述特征提取模块，得到对应特征图；所述建筑物语义分割模块，经两期图像提取出的特征图经过空间金字塔池化后，采用softmax分类器逐像元预测，形成变化区域语义分割图；所述变化检测模块计算两期图像提取出的特征图的绝对差值，得到差异特征图，经过空间金字塔池化后，采用Sigmoid分类器逐像元预测，形成建筑物变化图；模型的损失函数为联合代价损失函数L＝Lss1+Lss2+2*Lwbce，其中Lss1、Lss2分别为预测值与真实值之间的交叉熵损失；Lwbce为预测值与真实值之间的加权二元交叉熵损失。

本发明授权一种基于CenterNet的遥感影像建筑物变化检测模型及算法在权利要求书中公布了：1.一种基于CenterNet的遥感影像建筑物变化检测算法，其特征在于，使用遥感影像建筑物变化检测模型对两期图像中的建筑物变化进行检测，该模型包括特征提取模块、建筑物语义分割模块、变化检测模块； 所述特征提取模块由两个共享参数的CenterNet网络构成，CenterNet网络的Encoder模块采用基于ImageNet数据集预训练的ResNet18网络作为骨干网络，分别将两期图像输入所述特征提取模块，得到对应特征图； 所述建筑物语义分割模块包括金字塔池化模块和softmax分类器，经两期图像提取出的特征图经过空间金字塔池化后，采用softmax分类器逐像元预测，形成变化区域建筑物语义分割图； 所述变化检测模块包括金字塔池化模块和Sigmoid分类器，计算两期图像提取出的特征图的绝对差值，得到差异特征图，经过空间金字塔池化后，采用Sigmoid分类器逐像元预测，形成建筑物变化图； 模型的损失函数为联合代价损失函数L＝Lss1+Lss2+2*Lwbce，其中Lss1、Lss2分别为两期建筑物语义分割代价函数，即预测值与真实值之间的交叉熵损失；Lwbce为建筑物变化检测代价函数，即预测值与真实值之间的加权二元交叉熵损失； 检测具体包括以下步骤： 步骤1，利用样本数据集对模型进行训练，更新网络权重至模型验证精度不再提升； 其中，样本数据集中的每组样本包含5张图像，分别为T1时期的image1和T2时期的image2，image1和image2为三波段真彩色合成图像；image1和image2变化区域的建筑物标签图label1和label2，像元取值为0、1、2，分别对应未变化区域、变化区域内的非建筑物和建筑物；两期建筑物变化图label3，像元取值为0、1，分别对应像元所覆盖区域内建筑物未发生变化和发生变化； 其中，模型训练方法包括以下步骤： 步骤a，将一组样本输入模型，形成变化区域语义分割图和建筑物变化图； 步骤b，将变化区域语义分割图分别与该组样本中的label1和label2计算交叉熵损失Lss1、Lss2； 步骤c，将建筑物变化图与label3计算加权二元交叉熵损失Lwbce； 步骤d，基于Lss1、Lss2和Lwbce，计算联合代价损失函数L，然后采用Adam优化器，进行反向传播，更新网络权重； 步骤2，将待测两期图像输入训练好的模型，得到预测的建筑物变化模型概率图； 步骤4，按照设定阈值进行分割，概率值大于等于阈值则判定为发生变化的像元，将对应像元重分类为255，概率值小于阈值则判定为未发生变化的像元，将对应像元重分类为0； 步骤5，依据裁剪分块顺序对结果进行拼接，得出建筑物变化图。

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