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龍圖騰網獲悉中國科學院武漢巖土力學研究所申請的專利基于深度學習預測概率的高光譜圖像實例分割方法及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：CN119919654B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411926784.0，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于深度學習預測概率的高光譜圖像實例分割方法及系統是由魏厚振;許睿;李江山;薛強;馬曉龍;萬勇設計研發完成，并于2024-12-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習預測概率的高光譜圖像實例分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于深度學習預測概率的高光譜圖像實例分割方法及系統，包括獲取光譜數據集，將光譜數據集輸入光譜分類模型進行訓練和驗證得到預訓練權重，獲取高光譜原始數據結果圖并處理得到端元的反射率與波長數據曲線，輸入預訓練權重得到端元的類型值與端元的類型預測概率，基于端元的類型值生成端元類型結果圖，將端元的類型預測概率處理得到概率灰度值并生成類型預測概率圖，將端元類型結果圖與類型預測概率圖組合得到高光譜實例分割數據后處理得到實例分割結果。本發明使用相對簡便高效的一維譜標注代替二維圖像人工標注，充分發掘和利用高光譜數據有效信息，減少人為主觀性的影響，提升高光譜數據處理和分析效率和性能。

本發明授權基于深度學習預測概率的高光譜圖像實例分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習預測概率的高光譜圖像實例分割方法，其特征在于，包括： 獲取光譜數據集，所述光譜數據集包括多組輸入變量和多組對應的輸出變量，所述輸入變量至少包括標準反射率與波長數據曲線，所述輸出變量至少包括類型值； 將光譜數據集輸入光譜分類模型進行訓練和驗證得到預訓練權重； 獲取高光譜原始數據結果圖并處理得到端元的反射率與波長數據曲線，再將端元的反射率與波長數據曲線輸入預訓練權重，得到端元的類型值與端元的類型預測概率； 將端元的類型值轉換為端元色彩并生成端元類型結果圖； 將端元的類型預測概率處理得到概率灰度值并生成類型預測概率圖； 將端元類型結果圖與類型預測概率圖組合得到高光譜實例分割數據，對高光譜實例分割數據進行處理得到實例分割結果； 其中，重疊顆粒實例分割方法對高光譜實例分割數據進行處理得到實例分割結果，具體包括以下步驟： 采用區域生長算法對高光譜實例分割數據進行處理得到類實例分割結果，所述類實例分割結果包括若干類實例掩膜，所述類實例掩膜包括類實例邊界和類實例色彩； 確定概率閾值，將所有類實例邊界映射到概率層中并取并集，得到類實例區域； 對類實例區域運行分水嶺算法得到實例分割結果。

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中國科學院武漢巖土力學研究所，其通訊地址為：430071 湖北省武漢市武昌區水果湖街小洪山2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”。