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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种遥感图像的道路分割模型的构建方法和装置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：CN119360348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411602625.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种遥感图像的道路分割模型的构建方法和装置是由黎建辉;马贤至设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像的道路分割模型的构建方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种遥感图像的道路分割模型的构建方法和装置，包括获取遥感图像训练样本集，任一组遥感图像训练样本包括道路被部分遮盖的样本图像及其对应的道路标签图像，将遥感图像训练样本集的样本图像输入初始模型，得到样本图像的道路分割预测图像，基于样本图像的道路标签图像与道路分割预测图像之间的差异，对初始模型进行参数迭代，得到道路分割模型。本发明中适用于遥感图像的道路分割任务且解决了因道路被遮挡或道路分布密集而导致的道路提取结果缺失的问题。

本发明授权一种遥感图像的道路分割模型的构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像的道路分割模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取遥感图像训练样本集，任一组遥感图像训练样本包括道路被部分遮盖的样本图像及其对应的道路标签图像； 将所述遥感图像训练样本集的样本图像输入初始的道路分割模型，得到所述样本图像的道路分割预测图像； 基于所述样本图像的道路标签图像与所述道路分割预测图像之间的差异，对所述初始的道路分割模型进行参数迭代，得到道路分割模型； 所述初始的道路分割模型中包括动态道路细节匹配器、交叉上下文自适应注意力器和多尺度全局信息整合器，其中： 所述动态道路细节匹配器，用于通过样本图像的特征图像，得到浅层特征图，所述浅层特征图中包含道路的几何形态； 所述交叉上下文自适应注意力器，用于根据所述特征图像和所述浅层特征图，得到中层特征图，所述中层特征图包含被遮挡道路的道路周围环境信息； 所述多尺度全局信息整合器，用于根据所述特征图像和所述中层特征图，得到深层特征图，所述深层特征图中包含道路的深层语义信息和全局信息，道路的深层语义信息包含被遮挡道路与周边物体的相互关系和属性，全局信息包含被遮挡道路的道路整体布局和道路结构的信息； 其中，所述动态道路细节匹配器包括条带形卷积、动态蛇形卷积和深度可分离卷积；所述交叉上下文自适应注意力器包括多尺度上下文补充混合器，所述多尺度上下文补充混合器依次包含卷积核尺寸为5×5的标准卷积、尺寸为7×7且膨胀系数为2的膨胀卷积和尺寸为9×9的大范围深度可分离卷积；所述多尺度全局信息整合器包括三个全局平均池化层。

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