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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法及装置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：CN116343033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310255751.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法及装置是由邵振峰;丁庆;张翔设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法及装置，包括构建轻量级编码器‑解码器变化检测网络模型，所述轻量级编码器‑解码器变化检测网络模型包括在编码器端设置独立权重的伪孪生编码器，解码器端设置三个并行的解码器，用于特征的尺寸恢复和变化检测结果的精准提取；实现基于标注样本的网络模型优化，包括将有标注的双时相遥感影像输入到轻量级编码器‑解码器网络之中，利用主解码器得到最终的建筑物变化检测结果，两个辅助编码器仅用于协助优化编码器网络参数，提升网络提取深层特征的性能；进行无标注影像样本数据增强；实现基于无标注样本的网络模型优化；网络模型整体优化，根据优化结果进行建筑物变化检测。

本发明授权一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种一致性损失引导下的建筑物半监督变化检测方法，其特征在于：包括以下步骤， 构建轻量级编码器-解码器变化检测网络模型，所述轻量级编码器-解码器变化检测网络模型包括在编码器端设置独立权重的伪孪生编码器，解码器端设置三个并行的解码器，分别记为主解码器、辅助解码器1和辅助解码器2，用于特征的尺寸恢复和变化检测结果的精准提取； 实现基于标注样本的网络模型优化，包括将有标注的双时相遥感影像输入到轻量级编码器-解码器网络之中，利用主解码器得到最终的建筑物变化检测结果，两个辅助编码器仅用于协助优化编码器网络参数，提升网络提取深层特征的性能； 进行无标注影像样本数据增强； 实现基于无标注样本的网络模型优化，包括将无标注的同域样本输入到网络模型之中，结合多解码器的输出一致性及主解码器的置信阈值构建高质量伪标签，伪标签被同时应用于监督未增强和增强后影像对获得的变化检测结果； 网络模型整体优化，根据优化结果进行建筑物变化检测。

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 湖北省武汉市武昌区八一路299号；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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