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龍圖騰網(wǎng)獲悉耕宇牧星(北京)空間科技有限公司申請的專利基于混合尺度特征提取和動態(tài)智核特征增強的遙感圖像道路分割方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120236076B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510296286.0，技術(shù)領域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)基于混合尺度特征提取和動態(tài)智核特征增強的遙感圖像道路分割方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)是由李冠群設計研發(fā)完成，并于2025-03-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于混合尺度特征提取和動態(tài)智核特征增強的遙感圖像道路分割方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及遙感圖像處理技術(shù)領域，公開了一種基于混合尺度特征提取和動態(tài)智核特征增強的遙感圖像道路分割方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，方法包括基于混合尺度特征提取單元提取遙感圖像的不同尺度道路信息，得到遙感圖像特征圖；通過動態(tài)智核特征增強單元對遙感圖像特征圖進行多尺度特征和全局上下文信息提取，得到特征增強圖；基于Mamba增強和Diffusion模型對特征增強圖進行道路分割，輸出道路分割結(jié)果。不僅提高了道路分割的準確性，還有效解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的多尺度信息處理不充分和背景復雜場景下分割精度下降的問題，為智能交通系統(tǒng)提供了一種更加高效和精準的解決方案。

本發(fā)明授權(quán)基于混合尺度特征提取和動態(tài)智核特征增強的遙感圖像道路分割方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于混合尺度特征提取和動態(tài)智核特征增強的遙感圖像道路分割方法，其特征在于，包括： 基于混合尺度特征提取單元提取遙感圖像的不同尺度道路信息，得到遙感圖像特征圖； 通過動態(tài)智核特征增強單元對遙感圖像特征圖進行多尺度特征和全局上下文信息提取，得到特征增強圖； 基于Mamba增強和Diffusion模型對特征增強圖進行道路分割，輸出道路分割結(jié)果； 通過動態(tài)智核特征增強單元對遙感圖像特征圖進行多尺度特征和全局上下文信息提取，得到特征增強圖，具體包括： 步驟2.1：對遙感圖像特征圖進行線性投影，并輸入至不同尺寸的深度可分離卷積層，得到兩個特征圖和特征圖 步驟2.2：特征圖依次通過平均池化層、動態(tài)可變形卷積層和sigmoid激活函數(shù)得到加權(quán)特征圖A5×5， 其中，σ表示sigmoid激活函數(shù)，DCNv4表示動態(tài)可變形卷積，AVP表示平均池化層； 特征圖依次通過最大池化層、全維度動態(tài)卷積層和sigmoid激活函數(shù)得到加權(quán)特征圖A7×7， 其中，ODConv表示全維動態(tài)卷積層，MAP表示最大池化層； 步驟2.3：將特征圖和特征圖進行拼接，將拼接后的特征圖分別與加權(quán)特征圖A5×5和加權(quán)特征圖A7×7相乘，并將對應得到兩個加權(quán)后的特征圖進行融合，得到特征圖 步驟2.4：將特征圖分別通過平均全局池化層、卷積層和sigmoid激活函數(shù)后得到權(quán)重 步驟2.5：將權(quán)重和特征圖進行逐點乘積操作，并將逐點乘積后的特征與遙感圖像特征圖中的特征進行跳躍連接，得到特征增強圖。

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