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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利多光谱图像场景识别方法、装置、电子设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118097347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311800660.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权多光谱图像场景识别方法、装置、电子设备和存储介质是由刘瑜;李进;姜智卓;李徵;李耀文;李劭辉设计研发完成，并于2023-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本多光谱图像场景识别方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种多光谱图像场景识别方法、装置、电子设备和存储介质，属于图像处理技术领域，方法包括：获取待识别的多光谱图像，根据多光谱图像的波段对多光谱图像进行分组，得到至少一多光谱图像组；基于预设网络结构对多光谱图像组进行特征提取，得到每一多光谱图像组对应的波段特征信息；基于预设的跨波段注意力融合网络对波段特征信息进行特征融合，得到融合波段特征信息；输入融合波段特征信息至预先训练完成的场景识别模型，得到场景识别结果。本发明通过对不同光谱波段的特征信息进行充分提取，再对不同波段的特征信息进行融合，对不同波段之间的互补信息充分挖掘，实现不同特征的互相增强，从而达到了更好的识别准确度。

本发明授权多光谱图像场景识别方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多光谱图像场景识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的多光谱图像，根据所述多光谱图像的波段对所述多光谱图像进行分组，得到至少一多光谱图像组；基于与所述多光谱图像组的波段对应的预设网络结构对所述多光谱图像组进行特征提取，得到每一所述多光谱图像组对应的波段特征信息；基于预设的跨波段注意力融合网络对所述波段特征信息进行特征融合，得到融合波段特征信息；输入所述融合波段特征信息至预先训练完成的场景识别模型，得到场景识别结果；所述基于与所述多光谱图像组的波段对应的预设网络结构对所述多光谱图像组进行特征提取，得到每一所述多光谱图像组对应的波段特征信息，包括：基于预设的骨干网络对RGB波段的所述多光谱图像组进行特征提取，得到RGB波段特征信息；基于预设的多阶段分组光谱特征提取网络对非RGB波段的所述多光谱图像组进行特征提取，得到每一所述多光谱图像组对应的波段特征信息；将除RGB波段之外的其他波段图像作为多阶段分组光谱特征提取网络MGSFE的输入，通过多个阶段对图像进行特征提取，第一个阶段采用图像块嵌入层和MGSFE单元构成，其他阶段采用分组图像块嵌入层和MGSFE单元，多阶段分组光谱特征提取网络的阶段数可根据波段的数量确定；在MGSFE单元中，使用分组卷积模块对波段进行分组的特征提取，并使用逐点卷积进行光谱信息的融合；跨波段注意力融合网络基于交叉注意力机制实现，将骨干网络提取到的RGB波段特征信息经过线性层进行特征变换得到特征查询信息，将其他波段的特征分别输入到两个线性层得到特征键信息和特征值信息，对特征键信息和特征查询信息进行矩阵乘法，经过放缩和Softmax函数，得到波段特征信息的注意力分数，根据得到的注意力分数，再与特征值信息进行矩阵相乘，得到融合后的特征。

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