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龍圖騰網獲悉首都師范大學申請的專利一種基于深度學習的遙感圖像不透水面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：CN116630646B 。

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：202310631931.0，技術領域涉及：G06V10/44；該發明授權一種基于深度學習的遙感圖像不透水面提取方法是由邱德慧;張文婧;熊澤;唐帥;徐敏設計研發完成，并于2023-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的遙感圖像不透水面提取方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種基于深度學習的遙感圖像不透水面提取方法，包括，獲取原始遙感數據及其對應不透水面圖，并按照一定的比例劃分訓練數據；將Transformer和CNN與注意機制相結合構建初始化遙感圖像不透水面提取模型；通過訓練數據對初始化模型進行訓練，得到遙感圖像不透水面提取模型；獲取目標遙感圖像，將目標遙感圖像輸入遙感圖像不透水面提取模型，得到不透水面提取圖。通過本發明提出的方法，利用深度神經網絡進行不透水面提取，綜合利用遙感圖像中不透水面的各個特征，提升了識別效果。

本發明授權一種基于深度學習的遙感圖像不透水面提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的遙感圖像不透水面提取方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取原始遙感數據及其對應不透水面圖，并按照一定的比例劃分訓練數據； 將Transformer和CNN與注意機制相結合構建初始化遙感圖像不透水面提取模型；通過所述訓練數據對所述初始化模型進行訓練，得到遙感圖像不透水面提取模型； 獲取目標遙感圖像，將所述目標遙感圖像輸入所述遙感圖像不透水面提取模型，得到不透水面提取圖； 其中，所述將Transformer和CNN與注意機制相結合構建初始化遙感圖像不透水面提取模型，包括： 在transformer分支中，使用CNN-Transformer混合結構代替單一的transformer，送入transformerlayer進行處理； 在transformerlayer中，將傳統的VitBlock重復12次； 通過卷積操作將transformerlayer的輸出特征圖恢復到H×W×C 其中，在UNet分支中，加入coordinateattention機制，具體包括在UNet的每兩個解碼塊之間加入坐標注意力模塊；最終輸出H×W×C； 將所述transformer分支與所述UNet分支的輸出融合后送入分割層得到不透水面提取圖。

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首都師范大學，其通訊地址為：100037 北京市海淀區西三環北路105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”。