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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利一種層次化特征自主學習的遙感圖像特征提取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：CN117011701B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202310782744.2，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種層次化特征自主學習的遙感圖像特征提取方法是由張學良;地力夏提·木哈塔爾;肖鵬峰設計研發完成，并于2023-06-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種層次化特征自主學習的遙感圖像特征提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種層次化特征自主學習的遙感圖像特征提取方法，包括：對輸入遙感圖像x進行兩次隨機裁剪，得到輸入遙感圖像x的兩個不同視圖，記為xa,xb；對視圖xa進行隨機掩碼，得到掩碼圖像xm；對視圖xb進行隨機圖像變換，得到變換圖像xg；將掩碼圖像xm輸入至學生模型中，得到掩碼圖像xm的特征圖fm；將變換圖像xg輸入至教師模型中，得到變換圖像xg的特征圖fg；依據特征圖fm，學習像素級別的圖像特征；依據特征圖fm和特征圖fg，學習對象級別的目標可分性特征和學習場景級特征。

本發明授權一種層次化特征自主學習的遙感圖像特征提取方法在權利要求書中公布了：1.一種層次化特征自主學習的遙感圖像特征提取方法，其特征在于：包括以下步驟： 對輸入遙感圖像x進行兩次隨機裁剪，得到輸入遙感圖像x的兩個不同視圖，記為xa,xb；對視圖xa進行隨機掩碼，得到掩碼圖像xm；對視圖xb進行隨機圖像變換，得到變換圖像xg；將掩碼圖像xm輸入至學生模型中，得到掩碼圖像xm的特征圖fm；將變換圖像xg輸入至教師模型中，得到變換圖像xg的特征圖fg； 將特征圖fm輸入至重建解碼器中，通過重建視圖xa以學習像素級別的圖像特征； 根據隨機裁剪的裁剪參數，計算得到特征圖fm和特征圖fg中每個特征向量的位置編碼，并依據位置編碼，計算特征圖fm與特征圖fg間特征向量之間的歐式距離，選擇N個歐式距離最近的特征向量作為位置匹配的樣本對，樣本對通過局部投影投影到另一個特征空間，投影后的樣本對分別映射到可學習的Prototypes中并通過Softmax操作獲得每一個特征向量關于Prototypes的概率分布；通過計算樣本對所對應概率分布之間的交叉熵損失函數來對齊樣本對中兩特征向量之間的語義信息以學習對象級別的目標可分性特征； 特征圖fm和特征圖fg通過全局池化獲得變換圖像xg與掩碼圖像xm的場景級別全局特征，通過優化InfoNCE損失函數來拉近學生模型與教師模型的全局特征在特征空間中的距離并推遠兩者與視覺字典中其他特征的距離，學習場景級特征。

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南京大學，其通訊地址為：210093 江蘇省南京市鼓樓區漢口路22號南京大學；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”。