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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利一種基于有監督長程相關的遙感圖像語義分割方法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：CN115953577B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202211536660.2，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于有監督長程相關的遙感圖像語義分割方法是由季順平;余大文設計研發完成，并于2022-12-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于有監督長程相關的遙感圖像語義分割方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于有監督長程相關的遙感圖像語義分割方法。利用遙感影像以及人工標注的像素級語義類別真值圖構建樣本庫，對基于有監督長程相關的遙感圖像語義分割網絡進行訓練，學習遙感影像上每個類別地物要素的特征。利用訓練好的網絡模型對新的遙感影像進行語義分割，能夠實現遙感影像高精度的像素級分類。在本發明方法中，長程相關性學習過程顯式地利用語義類別真值圖生成類別一致性約束，對計算出的相關性分數進行監督。這使得網絡模型對于屬于同類地物的像素提取出的特征具有更好的一致性，而對于屬于不同類別的地物像素提取出的特征具有更明顯的差異，從而能夠有效地改善遙感影像語義分割的精度。

本發明授權一種基于有監督長程相關的遙感圖像語義分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于有監督長程相關的遙感圖像語義分割方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1，構建有監督長程相關的語義分割網絡，該網絡用于學習遙感影像上不同類別地物對象的特征； 所述的有監督長程相關的語義分割網絡包括特征提取主干，長程相關監督模塊，自適應感受野特征提取模塊，多尺度側邊輸出模塊，和最終輸出層； 所述長程相關監督模塊，采用基于監督學習的自注意力模型實現，它分解特征圖上任意兩個位置特征的相關性計算，為垂直方向和水平方向分別執行的相關性計算；即長程相關監督模塊先對特征圖的每一列執行有監督的自注意力模型，再對特征圖的每一行執行有監督的自注意力模型；通過將2維相關分解為2個1維相關，在減少運算過程顯存占用的同時，仍然可以進行長距離的相關；在基于監督學習的自注意力模型中，基于語義類別真值圖，生成不同像素間的類別一致性圖，將屬于同類像素的特征間相關性分數的學習目標值設置為1，不同類別像素的特征間的相關性分數學習目標值設置為0，然后使用L1損失函數對相關性分數進行監督； 步驟2，利用光學遙感影像數據和人工標注的像素級語義類別真值圖構建樣本庫，使用樣本庫和深度學習框架訓練網絡模型，通過加載訓練好的網絡模型權重對新的遙感影像進行預測，可實現對新遙感影像的像素級類別預測。

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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區珞珈山街道八一路299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”。