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龍圖騰網獲悉人工智能與數字經濟廣東省實驗室(深圳)申請的專利一種基于SAM與多尺度特征關聯的遙感語義分割方法、系統、終端及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：CN120088492B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510574828.6，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于SAM與多尺度特征關聯的遙感語義分割方法、系統、終端及存儲介質是由熊思婷;吳林鋒;張博琛;張德津;李清泉設計研發完成，并于2025-05-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于SAM與多尺度特征關聯的遙感語義分割方法、系統、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像語義分割技術領域，公開了一種基于SAM與多尺度特征關聯的遙感語義分割方法、系統、終端及存儲介質，所述方法包括：建立基于SAM的高低分辨率特征關聯遙感語義分割模型并完成訓練；獲取遙感RGB圖像，輸入到訓練好的基于SAM的高低分辨率特征關聯遙感語義分割模型，通過編碼器的低分辨率分支和高分辨率分支分別提取具有全局感受野和輪廓感知的低分辨率特征和具有語義感知的高分辨率特征；將低分辨率特征和高分辨率特征輸入至解碼器中，通過逐層的上采樣融合以完成特征融合，最終輸出原圖像尺寸的語義分割結果。本發明大幅減少模型計算量，取得更好的分割表現，提高了語義分割結果的準確性。

本發明授權一種基于SAM與多尺度特征關聯的遙感語義分割方法、系統、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于SAM與多尺度特征關聯的遙感語義分割方法，其特征在于，所述基于SAM與多尺度特征關聯的遙感語義分割方法包括： 建立基于SAM的高低分辨率特征關聯遙感語義分割模型，所述基于SAM的高低分辨率特征關聯遙感語義分割模型包括編碼器和解碼器，對所述基于SAM的高低分辨率特征關聯遙感語義分割模型進行訓練； 獲取待分割的遙感RGB圖像，將所述遙感RGB圖像輸入到訓練好的基于SAM的高低分辨率特征關聯遙感語義分割模型，通過所述編碼器的低分辨率分支和高分辨率分支分別提取具有全局感受野和輪廓感知的低分辨率特征和具有語義感知的高分辨率特征； 將具有全局感受野和輪廓感知的低分辨率特征，以及具有語義感知的高分辨率特征輸入至所述解碼器中，通過逐層的上采樣融合以完成特征融合，最終輸出原圖像尺寸的語義分割結果； 所述低分辨率分支以SAMViT-B為基礎，通過在各個Transformer層之前加入適配器產生的自適應特征以實現下游任務的適配，并在每個Transformer層中插入適配器模塊以增強特征對任務的適配，最后輸出具備語義的低分辨率特征； 所述高分辨率分支使用輕量的細節邊緣增強模塊完成高分辨率特征的提取；所述細節邊緣增強模塊包括細節特征提取模塊和邊緣增強模塊；所述細節特征提取模塊由卷積操作、層歸一化、ReLU激活組成，根據輸入特征提取淺層細節特征；所述邊緣增強模塊對輸入特征進行平均池化以弱化細節表現，將輸入特征減去弱化細節的特征，再將細節加到輸入特征圖上增強原特征的細節；最后將所述細節特征提取模塊的輸出與所述邊緣增強模塊的輸出進行拼接，使用卷積完成二者融合，輸出細節邊緣增強特征作為高分辨率特征。

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人工智能與數字經濟廣東省實驗室(深圳)，其通訊地址為：518107 廣東省深圳市光明區玉塘街道科潤大廈；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”。