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龙图腾网获悉航天宏图信息技术股份有限公司申请的专利屋顶检测及分类方法、装置、设备和介质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：CN116704371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310737413.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权屋顶检测及分类方法、装置、设备和介质是由王宇翔;刘国璋;刘挺;袁梦轲;王涛设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本屋顶检测及分类方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种屋顶检测及分类方法、装置、设备和介质，涉及遥感影像检测技术领域，该方法包括：获取待检测场景的遥感影像数据和合成孔径雷达数据；对遥感影像数据和合成孔径雷达数据进行像素标准化处理和多模态数据对齐处理；将处理后的遥感影像数据和合成孔径雷达数据输入至预先训练的目标屋顶检测分类模型中，输出建筑物屋顶类别、屋顶外接矩形框和屋顶分割轮廓线；其中，目标屋顶检测分类模型为通过遥感影像数据和合成孔径雷达数据进行多模态自监督预训练的双主干网络结构检测器。本申请提升了特征微弱的建筑屋顶的检测和分类效果。

本发明授权屋顶检测及分类方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种屋顶检测及分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测场景的遥感影像数据和合成孔径雷达数据； 对所述遥感影像数据和所述合成孔径雷达数据进行像素标准化处理和多模态数据对齐处理； 将处理后的所述遥感影像数据和所述合成孔径雷达数据输入至预先训练的目标屋顶检测分类模型中，输出建筑物屋顶类别、屋顶外接矩形框和屋顶分割轮廓线；其中，所述目标屋顶检测分类模型为通过遥感影像数据和合成孔径雷达数据进行多模态自监督预训练的双主干网络结构检测器； 所述目标屋顶检测分类模型的训练步骤，包括：对输入至初始屋顶检测分类模型的模态数据进行自监督训练，得到初始化权重；其中，所述模态数据包括遥感影像样本集和合成孔径雷达样本集；对所述模态数据进行数据增强处理，并在第一预设比例的训练轮次中通过增强后的样本对所述初始屋顶检测分类模型进行监督训练，在第二预设比例的训练轮次中通过所述模态数据进行监督训练；经过每个轮次训练后的检测器模型，基于最优mAP50指标所对应的目标权重确定对应的所述目标屋顶检测分类模型； 对输入至初始屋顶检测分类模型的模态数据进行自监督训练，包括：分别在所述遥感影像数据和所述合成孔径雷达数据进行自监督训练，将完成自监督训练后得到的权重确定为初始屋顶检测分类模型中dual-backbone结构的初始化权重；其中，自监督训练为对输入至初始屋顶检测分类模型的所述遥感影像数据和所述合成孔径雷达数据进行随机区域掩盖，并在训练过程中通过模型恢复被掩盖的部分，结合稀疏卷积进行建模。

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