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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利一种地块边界提取方法、装置、设备及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：CN119478443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411591456.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种地块边界提取方法、装置、设备及介质是由解滨;李玉岭;张佳豪;李雨松;郭澳磊设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地块边界提取方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种地块边界提取方法、装置、设备及介质，涉及遥感影像处理领域，该方法包括：基于耕地地块边界提取模型对研究区的卫星遥感影像进行地块边界提取，以确定研究区的地块边界影像；地块边界影像中包括掩码、轮廓及距离；耕地地块边界提取模型包括依次连接的残差神经网络、特征增强模块及卷积输出层；特征增强模块包括多尺度特征整合块及空间群体增强注意力机制；残差神经网络对输入的影像进行不同层次的特征提取；多尺度特征整合块将不同层次的特征进行融合；空间群体增强注意力机制对融合后的特征进行空间群体增强；卷积输出层对空间群体增强后的特征进行掩码预测、轮廓提取及距离估计。本申请提高了地块边界的提取精度和效率。

本发明授权一种地块边界提取方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种地块边界提取方法，其特征在于，所述地块边界提取方法包括： 获取研究区的卫星遥感影像； 基于耕地地块边界提取模型对所述卫星遥感影像进行地块边界提取，以确定研究区的地块边界影像；所述地块边界影像中包括掩码、轮廓及距离； 所述耕地地块边界提取模型为预先采用训练数据集进行训练得到，所述训练数据集包括多张样本遥感影像及每张样本遥感影像对应的掩码、轮廓图和距离图；所述耕地地块边界提取模型包括依次连接的残差神经网络、特征增强模块及卷积输出层；所述特征增强模块包括多尺度特征整合块及空间群体增强注意力机制； 其中，所述残差神经网络用于对输入的影像进行不同层次的特征提取；所述多尺度特征整合块用于将不同层次的特征进行融合；所述空间群体增强注意力机制用于对融合后的特征进行空间群体增强；所述卷积输出层用于对空间群体增强后的特征进行掩码预测、轮廓提取及距离估计； 所述残差神经网络采用以下公式对输入的影像进行不同层次的特征提取： xl＝xl-1+Fxl-1,Wl； 其中，xl为第l层残差块的输出特征，xl-1为第l-1层残差块的输出特征，Wl为第l层残差块的权重，Fxl-1,Wl为多个残差层的重叠，0l≤L，L为残差块的层数，l＝0时第0层残差块的输出特征为残差神经网络输入的影像； 所述多尺度特征整合块将不同层次的特征进行融合的过程包括： 针对第l层，将第l+1层的深层特征图进行上采样，得到第l+1层的融合特征图；l＝L时第L+1层的融合特征图为第L层残差块的输出特征； 得到将第l+1层的融合特征图与第l层残差块的输出特征合并，得到第l层合并后的特征图； 将第l层合并后的特征图进行多尺度融合，得到第l层多个尺度的融合特征图； 将第l层多个尺度的融合特征图进行逐元素求和，并进行激活处理，得到第l层的深层特征图； 采用以下公式将第l层合并后的特征图进行多尺度融合： 其中，为三个尺度的融合特征图，In'为第l层合并后的特征图，Conv1×1表示1×1的卷积操作，Conv3×3表示3×3的卷积操作，BN表示批标准化操作。

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