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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种适用于检测建筑物变化的系统及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：CN115170959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210769215.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种适用于检测建筑物变化的系统及方法是由袁媛;宋帅;张园林设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于检测建筑物变化的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于检测建筑物变化的系统及方法，属于信息处理技术领域。本发明系统，包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于采集目标建筑物的高分辨率遥感图像，并将所述高分辨率遥感图像作为输入数据增强模块的训练集；数据增强模块，所述数据增强模块对训练集进行训练，获取待处理图像，并将所述待处理图像输入至卷积神经网络，通过卷积神经网络对待处理图像进行预处理，获取待处理图像的特征解码图；检测模块，所述检测模块根据所述特征解码图确定建筑物的变化情况。本发明系统通过数据增强模块对图像的处理，能够有效的避免负样本过多导致的训练模型拟合效果差问题。

本发明授权一种适用于检测建筑物变化的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于检测建筑物变化的系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，所述数据采集模块用于采集目标建筑物的高分辨率遥感图像，并将所述高分辨率遥感图像作为训练集； 数据增强模块，所述数据增强模块对训练集进行扩展，获取待处理图像，并将所述待处理图像输入至卷积神经网络，通过卷积神经网络对待处理图像进行预处理，获取待处理图像的特征解码图；所述数据增强模块对训练集进行扩展，获取待处理图像，包括： 对目标建筑物的高分辨率遥感图像按照预设尺寸进行分区，获取多个子区域； 在子区域内随机选择任意一点，并以所述任意一点为中心对子区域进行裁剪，将裁剪后的图像作为候选图像； 根据候选图像的正样本数量对候选图像赋予不同的概率权重，以确定候选图像被选中的概率，将被选中的概率大的候选图像作为待处理图像； 所述卷积神经网络，包括：卷积特征编码层、多阶段信息融合层和特征解码层； 卷积特征编码层，使用大卷积核对待处理图像进行图像浅层特征的提取，获取时相1浅层特征和时相2浅层特征，对时相1浅层特征和时相2浅层特征进行拼获取前期融合特征，将时相1浅层特征、时相2浅层特征和前期融合特征分别输入孪生网络，通过多层卷积获取待处理图像的时相1特征图、时相2特征图和前期融合特征图； 多阶段信息融合层，将处于同一分辨率下的时相1特征图和时相2特征图做差分、相加、拼接后和前期融合特征图进行拼接，在拼接完成后，通过通道注意力进行通道维的信息筛选，获取中期融合特征图； 特征解码层，对时相1特征图、时相2特征图和中期融合特征图进行解码，获取时相1解码特征图、时相2解码特征图和中期融合解码特征图，并将时相1解码特征图和时相2解码特征图作为补充信息，将补充信息与中期融合解码特征图进行融合，获取待处理图像的特征解码图； 检测模块，所述检测模块根据所述特征解码图确定建筑物的变化情况。

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