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龙图腾网获悉河南大学申请的专利编码-解码下融合非局部注意力机制的农业大棚识别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：CN116912588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310925620.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权编码-解码下融合非局部注意力机制的农业大棚识别方法是由羌准准;郑晨;李晶莹;陈运成;杨晓慧;杨利军设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本编码-解码下融合非局部注意力机制的农业大棚识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种编码‑解码下融合非局部注意力机制的农业大棚识别方法，步骤为：对输入遥感图像进行预处理，进行初始特征提取得到高维特征和低维特征，将高维特征进行并行的多尺度深度可分离的空洞卷积和全局平均池化提取特征并进行融合，得到融合特征图；将融合特征利用特征映射得到三种映射矩阵，将其中两个特征映射矩阵相乘得到各像素与其他全部像素关联性度量的权重矩阵，再将权重矩阵与余下的映射矩阵进行相乘，得到农业大棚特征；将农业大棚特征进行一次上采样并与低维特征进行通道方向的拼接，使用深度可分离的bottleneck层进行特征整合，从而实现逐像素分类，进而得到最终的语义分割结果。本发明极大地提高了农业大棚识别的准确性。

本发明授权编码-解码下融合非局部注意力机制的农业大棚识别方法在权利要求书中公布了：1.一种编码-解码下融合非局部注意力机制的农业大棚识别方法，其特征在于，其步骤如下： 步骤一：对输入的遥感图像进行预处理，对预处理后的图像数据进行初始的特征提取得到高维特征和低维特征，将高维特征进行并行的多尺度深度可分离的空洞卷积和全局平均池化提取特征，将并行处理提取到的特征进行融合，得到融合特征图； 步骤二：将融合特征输入到非局部农业大棚注意力机制模块，利用特征映射得到三种映射矩阵，将其中两个特征映射矩阵相乘得到各像素与其他全部像素关联性度量的权重矩阵，再将权重矩阵与余下的映射矩阵进行相乘并进行归一化处理，得到涵盖边界信息以及全局关联性信息的农业大棚特征； 步骤三：将得到的农业大棚特征进行一次上采样并与低维特征进行通道方向的拼接，将拼接后的双重特征图使用深度可分离的bottleneck层进行特征整合，将通道数降至类别数并进行上采样操作之后恢复至输入的遥感图像的尺寸，从而实现逐像素分类，进而得到最终的语义分割结果，完成农业大棚区域的识别。

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河南大学，其通讯地址为：450046 河南省郑州市郑东新区明理路北段379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”。