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龍圖騰網獲悉長沙理工大學申請的專利遙感圖像識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質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：CN116030293B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211137692.5，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權遙感圖像識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由王威;孫鈺潔;王新;李驥設計研發完成，并于2022-09-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本遙感圖像識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及圖像識別技術領域的一種遙感圖像識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。該方法包括獲取遙感圖像，并對其進行標注，得到訓練樣本，構建遙感圖像識別模型，該模型包括：卷積分塊器模塊、特征提取網絡以分類網絡，特征提取網絡包括4個stage，第一個stage采用sandglass?CA模塊增加空間連接；第二、三個stage采用小卷積核深度卷積和通道多層感知機學習圖像的空間和通道維度的信息；第四個stage采用大卷積核深度卷積和通道多層感知機學習圖像的空間和通道維度信息；采用訓練樣本對模型進行訓練，采用訓練好的模型對待測遙感圖像進行識別。該方法使得模型能夠有空間信息的重疊，提高了遙感圖像分類精度。

本發明授權遙感圖像識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種遙感圖像識別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取遙感圖像，并對所述遙感圖像進行標注，得到訓練樣本； 構建遙感圖像識別模型，所述遙感圖像識別模型包括：卷積分塊器模塊、特征提取網絡以分類網絡；卷積分塊器模塊用于采用卷積模塊將訓練樣本劃分為多個圖像小塊，所述特征提取網絡包括：4個stage，第一個stage采用sandglass-CA模塊增加空間連接，提取多個圖像小塊的空間坐標特征；第二個stage采用DWformer模塊中的卷積核大小為3的深度卷積和通道多層感知機分別學習所述空間坐標特征的空間信息和通道維度的信息；第三個stage采用DWformer模塊學習第二stage輸出特征的空間信息和通道維度信息；第四個stage采用LKDWFormer模塊中的卷積核大小為9的深度卷積和通道多層感知機學習第三stage輸出特征的空間信息和通道維度信息，得到圖像特征；所述分類網絡用于根據所述圖像特征進行遙感圖像分類，得到分類預測結果； 根據將所述訓練樣本輸入到所述遙感圖像識別模型中得到的分類預測結果，以及訓練樣本的標注對所述遙感圖像識別模型進行訓練，得到訓練好的遙感圖像識別模型； 將獲取的待測遙感圖像輸入到訓練好的遙感圖像識別模型，得到待測遙感圖像的分類結果。

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長沙理工大學，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市天心區赤嶺路45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”。