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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種適配SAM模型用于細粒度建筑毀傷變化檢測的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117292255B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311130673.4，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種適配SAM模型用于細粒度建筑毀傷變化檢測的方法是由王琦;張銘威;任嘉偉;李學龍設計研發完成，并于2023-09-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種適配SAM模型用于細粒度建筑毀傷變化檢測的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種適配SAM模型用于細粒度建筑毀傷變化檢測的方法，首先構建細粒度建筑變化檢測數據集，然后注入輕量參數微調SAM模型，再預測建筑變化提示掩碼，之后解碼建筑目標細粒度變化類型，最后映射目標變化類型為毀傷程度，對于消失的建筑目標評估為完全損毀，對于重建建筑目標評估為部分損毀。本發明通過掩碼提示策略將變化區域預測轉換為建筑提取，使得建筑目標變化檢測結果準確性增加。

本發明授權一種適配SAM模型用于細粒度建筑毀傷變化檢測的方法在權利要求書中公布了：1.一種適配SAM模型用于細粒度建筑毀傷變化檢測的方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：構建細粒度建筑變化檢測數據集； 對變化建筑目標所在的時相圖像進行標注，僅對應于前一時相為消失類型，僅對應于后一時相為新建類型，前后時相建筑物實例變化則為重建類型； 步驟2：注入輕量參數微調SAM模型圖像編碼器； 所述步驟2具體為： 將少量可學習的參數嵌入SAM模型圖像編碼器的不同層級；假設SAM模型圖像編碼器的變換器深度為，第個變換器的輸出表征為，可學習的嵌入記為，將輸出表征與可學習嵌入融合并輸入第個變換器即得到微調的表征，上述過程由下式表示： ，=0,1,…, 其中為SAM模型圖像編碼器未經微調的淺層表征，表示空間維度串接操作； 步驟3：預測建筑變化提示掩碼； 通過聚合微調SAM模型圖像編碼器不同階段雙時相差分特征預測變化區域，并將變化置信度圖二值化得到提示掩碼； 所述步驟3具體為： 根據微調的SAM模型圖像編碼器的不同層級的表征獲得雙時相差分表征，對應于第個變換器的差分表征記為，則： ，=1,2,3,…, 其中代表維度降低函數，由一個核為1的卷積、一個批量標準化層和一個線性整流單元激活函數組成，用于壓縮原始表征的通道數量；的組成同一致，其中卷積的權重不同；為取絕對值函數；在此基礎上聚合不同層級的差分表征得到變化表征，由下式描述， ，=1,2,3,…, 其中表示通過遞進聚合得到的不同層級的變化表征，和的組成同樣與一致；采用遞進聚合的策略可以有效降低表征的冗余性，傳遞顯著表征到最后一個層級得到；最后利用預測建筑變化提示掩碼： 其中，表示二值化函數；表示一個核尺寸為3的卷積運算，輸出為建筑變化置信度圖；建筑變化提示掩碼預測支網以變化區域標簽作為監督信號并采用二值交叉熵損失訓練； 步驟4：解碼建筑目標細粒度變化類型； 結合提示掩碼和微調SAM模型圖像編碼器輸出表征在雙時相圖像內分別提取變化建筑目標，根據變化建筑目標所在的時相判斷其所屬的變化類型； 步驟5：映射目標變化類型為毀傷程度； 對于消失的建筑目標評估為完全損毀，對于重建建筑目標評估為部分損毀。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。