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龍圖騰網獲悉北京郵電大學;中國自然資源航空物探遙感中心;青島瑞翰科技集團有限公司申請的專利準像素對比學習增強的隱蔽滑坡語義分割方法和系統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：CN116580191B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310408894.7，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權準像素對比學習增強的隱蔽滑坡語義分割方法和系統是由周一鳴;彭岳星;于峻川;孫宗軍;葛大慶設計研發完成，并于2023-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本準像素對比學習增強的隱蔽滑坡語義分割方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種準像素對比學習增強的隱蔽滑坡語義分割方法和系統，方法中，利用錨的選取策略從第一投影頭輸出的第一降維特征中選取目標特征，利用鍵值的選取策略從類別隊列中選取樣本，根據選取的目標特征以及選取的樣本構造正負樣本對，計算構造出的正負樣本對的有監督對比損失，反向傳播更新Query編碼器及譯碼器，動量更新Key編碼器和第二投影頭，并將Key編碼器輸出的第二降維特征加入類別隊列，直至將數學模型訓練至收斂；去除收斂后的數學模型中的Query編碼器、Key編碼器、第一投影頭、第二投影頭，得到用于進行滑坡識別的滑坡識別模型。能夠提升滑坡識別的顯著特征的提取能力，降低對滑坡樣本的數量要求。

本發明授權準像素對比學習增強的隱蔽滑坡語義分割方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種準像素對比學習增強的隱蔽滑坡語義分割方法，其特征在于，包括： 建立包括Query編碼器、Key編碼器、第一投影頭、第二投影頭以及譯碼器的數學模型； 所述第一投影頭用于：將所述Query編碼器基于高分辨率遙感影像數據和數字高程模型數據所得到的不同尺度的特征進行降維，得到第一降維特征； 所述第二投影頭用于：對所述Key編碼器基于高分辨率遙感影像數據和數字高程模型數據所得到的不同尺度的特征進行降維，得到第二降維特征； 所述譯碼器用于：對所述Query編碼器得到的不同尺度的特征與所述Query編碼器基于高分辨率遙感影像數據和數字高程模型數據所得到的淺層特征進行拼接，得到滑坡識別結果； 利用錨的選取策略從所述第一投影頭輸出的第一降維特征中選取目標特征，利用鍵值的選取策略從類別隊列中選取樣本，根據選取的目標特征以及選取的樣本構造正負樣本對，計算構造出的正負樣本對的有監督對比損失，反向傳播更新所述Query編碼器及所述譯碼器，動量更新所述Key編碼器和第二投影頭，并將所述Key編碼器輸出的第二降維特征加入類別隊列，直至將所述數學模型訓練至收斂； 去除收斂后的數學模型中的Query編碼器、Key編碼器、第一投影頭、第二投影頭，得到用于進行滑坡識別的滑坡識別模型； 其中，錨的選取策略為：每個批次從第一降維特征圖中選取目標特征作為錨點：對數字高程模型數據與標簽進行下采樣，選取滑坡內高度值大于滑坡高度中值且在滑坡邊緣的點作為滑坡類別的錨點； 其中，鍵值的選取策略為：類別隊列的中滑坡隊列和斜坡隊列的長度均為L，對于挑選的每個錨，對任一錨而言，將從類別隊列中挑選K個與該錨同類的keys和K個與該錨異類的keys；同類指：滑坡與滑坡、斜坡與斜坡，異類指：滑坡與斜坡。

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北京郵電大學;中國自然資源航空物探遙感中心;青島瑞翰科技集團有限公司，其通訊地址為：100088 北京市海淀區西土城路10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”。