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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种云检测模型训练方法及云检测方法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：CN119068356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411283874.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种云检测模型训练方法及云检测方法是由安玮;汪璞;张茂平;周石琳;王应谦;何佳婕设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云检测模型训练方法及云检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云检测模型训练方法及云检测方法，应用于云检测技术领域，该方法包括：获取包含云雪混杂场景的遥感图像集，将遥感图像集中的训练样本输入云检测模型得到输出的云检测分割图像；基于云检测分割图像与训练样本确定损失值，基于损失值更新云检测模型的模型参数；重新进行云检测模型的训练，直至模型参数收敛，得到训练完成的云检测模型；其中，云检测模型的编码器与解码器通过带有可形变卷积的边界位置感知模块跳层连接。通过图像分割模型进行云检测，模型的编码器与解码器通过由可形变卷积及注意力机制组成的边界位置感知模块跳层连接，通过边界位置感知模块能有效提取复杂云边界的特征，提高了模型云检测识别的精确度。

本发明授权一种云检测模型训练方法及云检测方法在权利要求书中公布了：1.一种云检测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取包含云雪混杂场景的遥感图像集，将所述遥感图像集中的训练样本输入云检测模型得到输出的云检测分割图像； 基于所述云检测分割图像与所述训练样本确定损失值，基于所述损失值更新所述云检测模型的模型参数； 重新进行所述云检测模型的训练，直至所述模型参数收敛，得到训练完成的所述云检测模型； 其中，所述云检测模型的编码器与解码器通过边界位置感知模块跳层连接； 所述边界位置感知模块包括：分类器、可形变卷积单元、低通滤波器、通道乘法器及多头注意力机制单元； 所述分类器及所述低通滤波器的输入为编码器提取得到的特征；所述可形变卷积单元的输入为所述分类器输出的预分割结果图；所述通道乘法器的输入为所述预分割结果图及所述低通滤波器输出的低频特征；所述多头注意力机制单元的输入为低频特征编码后得到的查询向量及边界特征编码后得到的键向量和值向量，输出的边界注意力作为所述解码器的输入； 所述解码器中的特征融合模块包括：两个卷积归一化单元、两个池化单元、四个通道乘法器、两个通道加法器、一个激活函数单元及一个通道降维单元； 第一卷积归一化单元直接与第一通道乘法器连接并通过第一池化单元与所述第一通道乘法器连接；第二卷积归二化单元直接与第二通道乘法器连接并通过第二池化单元与所述第二通道乘法器连接； 所述第一通道乘法器与第一通道加法器及第三通道乘法器连接；所述第二通道乘法器与所述第一通道加法器及第四通道乘法器连接； 所述第一通道加法器与所述通道降维单元连接；所述通道降维单元与所述激活函数单元连接； 所述激活函数单元输出的概率图作为所述第三通道乘法器的输入； 全1矩阵减去所述激活函数单元输出的所述概率图的结果作为所述第四通道乘法器的输入； 所述第三通道乘法器与所述第四通道乘法器与第二通道加法器连接。

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