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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利基于標(biāo)簽平滑的遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割任務(wù)的方法獲國(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：CN115564988B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(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：202211142455.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)基于標(biāo)簽平滑的遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割任務(wù)的方法是由程建;白海偉;曹瑋;王琪;夏子瀛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-09-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于標(biāo)簽平滑的遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割任務(wù)的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及遙感圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于標(biāo)簽平滑的遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割任務(wù)的方法，包括以下步驟：預(yù)處理遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割數(shù)據(jù)集；對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行基于先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息的標(biāo)簽平滑，引入類別分布信息指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練；構(gòu)造深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后將經(jīng)標(biāo)簽平滑處理的遙感圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)集送入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)。本發(fā)明通過對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行基于先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息的標(biāo)簽平滑，將類別統(tǒng)計(jì)分布先驗(yàn)知識(shí)加入網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，降低正樣本在計(jì)算網(wǎng)絡(luò)損失時(shí)的權(quán)重，從而緩解樣本類別分布不均的問題；本發(fā)明可以有效提高遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割網(wǎng)絡(luò)模型的分類性能和泛化性。

本發(fā)明授權(quán)基于標(biāo)簽平滑的遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割任務(wù)的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于標(biāo)簽平滑的遙感圖像場(chǎng)景分類和語義分割任務(wù)的方法，其特征在于，包括以下步驟： 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集：構(gòu)建各類場(chǎng)景的高分辨率遙感場(chǎng)景圖像樣本數(shù)據(jù)集，并按照預(yù)設(shè)的比例將高分辨率遙感場(chǎng)景圖像樣本數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集； 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)訓(xùn)練集和測(cè)試集中的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理； 標(biāo)簽平滑：基于先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息對(duì)經(jīng)過預(yù)處理后的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽平滑，分別對(duì)訓(xùn)練集中的遙感圖像場(chǎng)景分類訓(xùn)練數(shù)據(jù)和遙感圖像語義分割數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽平滑； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并基于進(jìn)行標(biāo)簽平滑后的數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練； 模型測(cè)試：將測(cè)試集中的樣本數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，獲得測(cè)試集圖像的預(yù)測(cè)類別； 對(duì)所述遙感場(chǎng)景分類訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽平滑的計(jì)算步驟如下所述： A.統(tǒng)計(jì)小批量遙感圖像場(chǎng)景分類訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽的類別先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果： 式中：c為整個(gè)數(shù)據(jù)集上所有類別總數(shù)；batch_size為該批輸入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；為該批數(shù)據(jù)中類i的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，其中1≤i≤c； B.定義平滑因子α，其中0≤α≤1；將類別先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果加入平滑因子，得到加入類別先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的平滑因子α′： 對(duì)遙感場(chǎng)景分類訓(xùn)練數(shù)據(jù)的原始標(biāo)簽ln進(jìn)行標(biāo)簽平滑，其中1≤n≤batchsize；得到平滑標(biāo)簽 C.將平滑因子α′引入平滑標(biāo)簽得到分類標(biāo)簽： 式中：l′n中的n大于或等于1，小于或等于batch_size；為該小批量數(shù)據(jù)中第n個(gè)數(shù)據(jù)的初步平滑標(biāo)簽； 對(duì)遙感圖像語義分割數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽平滑的計(jì)算步驟如下： A.設(shè)置方形滑窗的邊長(zhǎng)為window_size，每滑動(dòng)一次則統(tǒng)計(jì)一次滑窗內(nèi)標(biāo)簽的統(tǒng)計(jì)分布，得到先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)類別分布向量，表示對(duì)于有c個(gè)語義類別標(biāo)注的語義分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在當(dāng)前窗口內(nèi)屬于各類別的統(tǒng)計(jì)分布： 式中：表示當(dāng)前窗口內(nèi)屬于類i的像素個(gè)數(shù)，其中i大于或等于1，且小于或等于c；window_size2表示矩形窗口所包含像素點(diǎn)的總數(shù)量； B.定義平滑因子α，其中α大于或等于0且小于或等于1；對(duì)包含有先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)類別分布向量的標(biāo)簽進(jìn)行平滑，計(jì)算平滑因子α′； 對(duì)訓(xùn)練集中數(shù)據(jù)的原始標(biāo)簽ln進(jìn)行標(biāo)簽平滑，其中l(wèi)n中的n大于或等于1且小于或等于window_size2；得到每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的平滑標(biāo)簽 式中：epq為窗口內(nèi)空間坐標(biāo)為[p,q]的像素所對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽分量； C.將平滑因子α′映入平滑標(biāo)簽得到每個(gè)像素點(diǎn)基于先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)標(biāo)簽平滑的分類標(biāo)簽l′n： 式中：為對(duì)應(yīng)窗口中第n個(gè)像素的初步平滑語義標(biāo)簽，l′n中的n大于或等于1且小于或等于window_size2。

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