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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种云层影响下的光学遥感影像道路信息智能提取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：CN115880580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211701521.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种云层影响下的光学遥感影像道路信息智能提取方法是由陈洋;秦雷;杨光;唐炉亮;王蕾设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云层影响下的光学遥感影像道路信息智能提取方法在说明书摘要公布了：本发明综合国产高分辨率遥感影像与Openstreetmap数据的各自优势，提出了一种云层影响下的光学遥感影像道路信息智能提取方法，有助于在样本中含有云对路面信息进行遮挡的情况下不进行云去除而完成道路信息提取。该方法主要包括：遥感影像与OSM数据预处理，并制作道路数据集及对应的分割掩膜数据集；采用Fmask云检测算法提取遥感图像中云阴影区域，从而得到潜在云层，并使用形态学变换中的填充变换法，结合散射相关计算，得到潜在云阴影层，并将含云和云阴影区域掩膜掉；以深度学习技术为基础，构建一种无标注样本的道路信息提取模型，该模型通过联合遥感影像数据与OSM路网数据优势，能有效解决光学遥感数据因云层影响导致道路信息提取不完整。

本发明授权一种云层影响下的光学遥感影像道路信息智能提取方法在权利要求书中公布了：1.一种云层影响下的光学遥感影像道路信息智能提取方法，其特征在于： 包括以下步骤， 步骤1，遥感影像与Openstreetmap数据预处理，并标记出少量道路信息的分割掩膜样本； 步骤2，对含云的遥感影像进行云检测，标记出图像中含云的部分； 步骤3，利用先验知识道路种类，像素级别的相似性对Openstreetmap数据得到的道路中心线设置缓冲区，大量道路信息样本； 步骤4，构建训练样本库，以不含云遥感影像数据与步骤3生成的大量掩膜数据作为输入，构建一系列训练样本数据； 步骤5，构建SADU-net网络模型即SelfAttentionandDenselyconnectedU-net，该模型从全局-局部提取特征，使用空间注意力与密集块对不含云遥感影像进行道路信息提取； 步骤6，SADU-net网络模型训练，利用空间注意力关注道路在空间上的连贯性，密集块对上下文关系的传递性对SADU-net网络模型进行训练； 步骤7，SADU-net网络模型性能评估； 步骤8，结合不含云完整的道路信息与Openstreetmap数据对含云部分进行预测，拼接后生成完整的道路信息； 所述步骤3，利用Openstreetmap数据获取的路网中心线，结合先验知识生成道路可信的分割信息，以中心线为轴，结合路网中所给的道路种类信息，确定道路的宽度，并结合像素间的相似性区分道路与背景信息，形成分割信息的边界，得到道路与对应的分割掩膜图像； 所述步骤5，SADU-net模型是以U-net网络为基础，该网络有三个部分，第一个部分网络包括编码器，由4个密集块denseblock组成，其中每个密集块都是有BN层，Relu激活函数，3×3的卷积核组成，每个节点都综合考虑前面所有节点的信息；不同的密集块间放置BN层，1×1的卷积层，2×2的平均池化层；第二个部分是密集连接部分，对原始图像使用自注意力机制，在每个通道上进行1×1的卷积，通过不同的映射函数，进行转置点乘运算，最后与第三部分的结果进行相加，对图像进行信息提取，考虑道路的全局信息；第三个部分是上采样的过程，将对应层的编码输出进行全连接操作，对图像进行解码，恢复至512×512的大小，输出结果。

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