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龙图腾网获悉济南大学申请的专利遥感建筑物检测的方法、系统、设备及存储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：CN115797776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211640734.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权遥感建筑物检测的方法、系统、设备及存储介质是由徐涛;路丘;董吉文;刘兰玉;刘振;杨晓晖设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感建筑物检测的方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了遥感建筑物检测的方法及系统；其中所述方法，包括：构建训练集，所述训练集为已知遥感建筑物检测标签的遥感图像；采用训练集对建筑物检测模型进行训练，得到训练后的建筑物检测模型，其中，所述训练后的建筑物检测模型中设有边缘掩码网络；将边缘掩码网络，从训练后的建筑物检测模型中移除，得到修正的建筑物检测模型；获取待检测的遥感图像，将待检测的遥感图像输入到修正的建筑物检测模型中，输出图像中建筑物的检测结果。本发明利用边缘检测算子生成的边缘掩码标签和边缘掩码网络生成的特征图像进行训练，用来增强位置信息，在不增加计算代价的同时提高了物体检测精度。

本发明授权遥感建筑物检测的方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.遥感建筑物检测的方法，其特征是，包括： 构建训练集，所述训练集为已知遥感建筑物检测标签的遥感图像； 采用训练集对建筑物检测模型进行训练，得到训练后的建筑物检测模型，其中，所述训练后的建筑物检测模型中设有边缘掩码网络； 将边缘掩码网络，从训练后的建筑物检测模型中移除，得到修正的建筑物检测模型； 获取待检测的遥感图像，将待检测的遥感图像输入到修正的建筑物检测模型中，输出图像中建筑物的检测结果； 所述训练后的建筑物检测模型，其网络结构包括： ResNet-50网络和特征金字塔网络FPN； 3*3的卷积层L1、L2、L3、L4的输出端均分别与区域生成网络RPN的输入端和区域特征聚集模块RoIAlign的输入端连接；3*3的卷积层L4的输出端与边缘掩码网络的输入端连接，边缘掩码网络的输出端用于输出特征图像； 卷积层L1的输出端输出特征图P5，卷积层L2的输出端输出特征图P4，卷积层L3的输出端输出特征图P3，卷积层L4的输出端输出特征图P2； 区域生成网络RPN的输出端与区域特征聚集模块RoIAlign的输入端连接；区域特征聚集模块ROIAlign的输出端分别与分类器和回归器连接。

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