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龍圖騰網(wǎng)獲悉海南師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于雙重注意力機(jī)制的海陸分割方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120107779B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510062720.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙重注意力機(jī)制的海陸分割方法是由邢海花;吳家煒;劉子健;宋春暉;朱志鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于雙重注意力機(jī)制的海陸分割方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙重注意力機(jī)制的海陸分割方法，包括以下步驟:獲取遙感影像，對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理得到待分割的海岸線遙感圖像；構(gòu)建雙重注意力機(jī)制的海陸分割模型：構(gòu)建雙重注意力機(jī)制的編碼器；構(gòu)建自適應(yīng)特征融合模塊；基于自適應(yīng)特征融合模塊構(gòu)建多尺度信息融合的解碼器；對(duì)海陸分割模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的海陸分割模型；將待分割的海岸線遙感圖像輸入至訓(xùn)練好的海陸分割模型，得到遙感影像的海陸分割結(jié)果圖；在編碼階段，引入卷積塊注意力模塊與高效多頭注意力機(jī)制構(gòu)成雙注意力編碼器，在解碼階段引入金字塔池化模塊、殘差卷積塊與自適應(yīng)特征融合模塊構(gòu)成一個(gè)具有多尺度信息融合能力的解碼器，以得到準(zhǔn)確的海陸分割結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙重注意力機(jī)制的海陸分割方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于雙重注意力機(jī)制的海陸分割方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取遙感影像，對(duì)所述遙感影像進(jìn)行預(yù)處理得到待分割的海岸線遙感圖像; S2、構(gòu)建雙重注意力機(jī)制的海陸分割模型： S2.1、構(gòu)建雙重注意力機(jī)制的編碼器； 所述編碼器包括四個(gè)TransformerBlock，每個(gè)所述TransformerBlock均包括補(bǔ)丁嵌入層、Transformer層、卷積注意力模塊和OverlapPatchMerging層； 所述Transformer層包括高效多頭注意力機(jī)制和混合前饋網(wǎng)絡(luò)； 所述高效多頭注意力機(jī)制的表達(dá)式為: 其中，代表輸入特征，Q、K、V分別表示查詢、健和值矩陣,、和則是相應(yīng)的權(quán)重矩陣；是鍵向量的維度，是頭的數(shù)量，是輸出的線性變換矩陣；為降采樣后的特征，表示二維卷積操作，為卷積核大小，為步長(zhǎng)，則是空間降采樣比；指的是先經(jīng)過(guò)線性變換，再進(jìn)行特征隨機(jī)失活操作，而Dropout則是在殘差連接分支上施加的正則化操作，為多頭注意力機(jī)制，OutPut為輸出； S2.2、構(gòu)建自適應(yīng)特征融合模塊； S2.3、基于所述自適應(yīng)特征融合模塊構(gòu)建多尺度信息融合的解碼器； S3、對(duì)所述海陸分割模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的海陸分割模型；將所述待分割的海岸線遙感圖像輸入至所述訓(xùn)練好的海陸分割模型，得到所述遙感影像的海陸分割結(jié)果圖。

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