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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一種基于特征自適應處理的遙感圖像目標分割方法獲國家發(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：CN119963832B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為：202510032135.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于特征自適應處理的遙感圖像目標分割方法是由李冠群設計研發(fā)完成，并于2025-01-09向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于特征自適應處理的遙感圖像目標分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于特征自適應處理的遙感圖像目標分割方法，涉及遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟1：采集遙感圖像并進行預處理和數(shù)據(jù)增強，獲得訓練數(shù)據(jù)集；步驟2：構(gòu)建遙感圖像分割網(wǎng)絡，并利用訓練數(shù)據(jù)集進行訓練，獲得遙感圖像分割模型；遙感圖像分割網(wǎng)絡包括依次連接的編碼器、特征自適應處理模塊、多尺度特征融合模塊和解碼器；步驟3：采集待分割遙感圖像，輸入至遙感圖像分割模型中，獲得目標分割結(jié)果。本發(fā)明通過引入特征自適應處理模塊和多尺度特征融合技術(shù)，能夠有效提高遙感圖像中目標的分割精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于特征自適應處理的遙感圖像目標分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于特征自適應處理的遙感圖像目標分割方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：采集遙感圖像并進行預處理和數(shù)據(jù)增強，獲得訓練數(shù)據(jù)集； 步驟2：構(gòu)建遙感圖像分割網(wǎng)絡，并利用訓練數(shù)據(jù)集進行訓練，獲得遙感圖像分割模型；遙感圖像分割網(wǎng)絡包括依次連接的編碼器、特征自適應處理模塊、多尺度特征融合模塊和解碼器； 步驟3：采集待分割遙感圖像，輸入至遙感圖像分割模型中，獲得目標分割結(jié)果； 遙感圖像分割網(wǎng)絡對訓練圖像進行處理的過程包括： 訓練數(shù)據(jù)集中圖像輸入編碼器進行特征圖提取，獲得多種尺度的高維特征圖，包括高維特征圖X1、高維特征圖X2和高維特征圖X3； 特征自適應處理模塊對高維特征圖依次進行池化操作、融合操作和多頭注意力機制增強操作，獲得自適應特征圖； 多尺度特征融合模塊對自適應特征圖進行特征提取和自適應融合，獲得融合特征圖； 解碼器對融合特征圖依次進行加權(quán)融合、卷積調(diào)整和上采樣，獲得目標分割結(jié)果； 特征自適應處理模塊包括第一平均池化層、第二平均池化層、初始融合層、多頭注意力層、第一1×1卷積層、激活函數(shù)層、第二1×1卷積層和注意力融合層，具體處理過程為： 步驟211：高維特征圖X1經(jīng)過第一平均池化層獲得池化后特征圖X′1，高維特征圖X2經(jīng)過第二平均池化層，獲得池化后特征圖X′2； 步驟212：池化后特征圖X′1、池化后特征圖X′2和高維特征圖X3在初始融合層進行拼接或加權(quán)融合，獲得初始融合特征Xfusion； 步驟213：初始融合特征Xfusion在多頭注意力層并映射到多個子空間，通過多個檢測頭進行并行計算，獲得多個注意力圖，并將所有注意力圖與初始融合特征Xfusion相乘，獲得注意力加權(quán)特征圖Xattn； 步驟214：注意力加權(quán)特征圖Xattn在第一1×1卷積層進行卷積操作，獲得壓縮特征圖； 步驟215：壓縮特征圖在激活函數(shù)層進行激活，獲得激活特征圖； 步驟216：激活特征圖在第二1×1卷積層進行卷積操作，獲得權(quán)重圖W； 步驟217：注意力融合層將注意力加權(quán)特征圖Xattn和權(quán)重圖W相乘，獲得自適應特征圖Xenhanced。

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