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龙图腾网获悉北京师范大学;农业农村部大数据发展中心申请的专利基于边界缓冲深度学习的地块精细识别方法及系统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：CN115187770B 。

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：202210580552.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于边界缓冲深度学习的地块精细识别方法及系统是由张锦水;申克建;段雅鸣;韩巍;韩旭;胡华浪;石智峰;焦为杰;陶双华设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边界缓冲深度学习的地块精细识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据识别技术领域，提供了一种基于边界缓冲深度学习的地块精细识别方法及系统，该方法包括：首先通过深度学习模型，对待识别影像的地块区域进行识别，得到第一地块识别结果；其中，深度学习模型为根据预先获取的影像数据和标签数据进行训练得到，标签数据为对原始标签数据进行第一缓冲处理得到；然后，对第一二值化图像依次进行第二缓冲处理和连通域处理，得到第一种子图像；最后，根据第一种子图像，通过分水岭算法对输入图像进行分割，得到地块精细识别结果。如此，通过对原始标签数据进行第一缓冲处理得到的标签数据，作为训练数据输入至深度学习模型，然后采用鲁棒、精确的后续处理步骤，提高了地块识别的精度。

本发明授权基于边界缓冲深度学习的地块精细识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边界缓冲深度学习的地块精细识别方法，其特征在于，包括： 通过深度学习模型，对待识别影像的地块区域进行识别，得到第一地块识别结果；其中，所述深度学习模型为根据预先获取的影像数据和标签数据进行训练得到，所述标签数据为对原始标签数据进行第一缓冲处理得到；其中，所述第一缓冲处理为以所述原始标签数据中的地块的边界为中心线向两侧分别扩展N个像元，N为大于1的正整数； 对第一二值化图像依次进行第二缓冲处理和连通域处理，得到第一种子图像；其中，所述第一二值化图像为对所述第一地块识别结果中的地块区域进行二值化处理得到的；所述第二缓冲处理为将所述第一二值化图像中的每一个像元向所述第一二值化图像中的所述地块区域的中心方向收缩M个像元；M为根据所述第一二值化图像中的所述地块区域每一个像元与所述第一二值化图像中的非地块像元的最近距离确定；M为大于1的正整数； 根据第一种子图像，通过分水岭算法对输入图像进行分割，得到地块精细识别结果；其中，所述输入图像为根据所述第一地块识别结果中的预测边界区域，对所述待识别影像进行边界增强得到的。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学;农业农村部大数据发展中心，其通讯地址为：100082 北京市海淀区新街口外大街19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。