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龙图腾网获悉重庆地质矿产研究院申请的专利基于双分支结构和特征融合机制的遥感露天矿区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：CN120279437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510757188.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于双分支结构和特征融合机制的遥感露天矿区检测方法是由栾进华;夏浩博;潘勇卓;张瑞刚;吴欣蔓;秦怡;罗真富;蒋艺;戚伟迅;周丹;张德菊;张镟设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支结构和特征融合机制的遥感露天矿区检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双分支结构和特征融合机制的遥感露天矿区检测方法，包括：获取露天矿采矿区域的多源高分辨率遥感影像数据，并对其进行大气校正、辐射标定、色彩校正、图像配准和裁剪操作等预处理，得到时序遥感影像数据；采用深度学习算法构建基于双分支结构和特征融合机制的露天矿区检测模型，并通过所述时序遥感影像数据进行训练，得到遥感图像检测模型，所述双分支结构包括特征提取分支和特征生成分支，所述特征融合机制包括交叉注意力融合模块和特征自适应融合模块；向所述遥感图像检测模型输入待测遥感影像数据，得到露天矿开采区域的检测结果。本发明提高了对低分辨率图像的小目标细节和矿区边界的识别精度，兼顾计算效率和检测精度。

本发明授权基于双分支结构和特征融合机制的遥感露天矿区检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支结构和特征融合机制的遥感露天矿区检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取露天矿采矿区域的多源高分辨率遥感影像数据； 对所述遥感影像数据进行预处理，得到时序遥感影像数据，所述预处理包括大气校正、辐射标定、色彩校正、图像配准和裁剪操作； 采用深度学习算法构建基于双分支结构和特征融合机制的露天矿区检测模型，并通过所述时序遥感影像数据进行训练，得到遥感图像检测模型，所述双分支结构包括特征提取分支和特征生成分支，所述特征融合机制包括交叉注意力融合模块和特征自适应融合模块； 其中，特征提取分支采用轻量级MobileNetV2作为骨干网络，并去除最终的池化层和全连接层，用于从所述遥感影像数据中提取多尺度初步特征； 所述特征生成分支采用多个稠密生成模块构成，用于从所述遥感影像数据中生成多尺度细粒度特征，增强对矿区边缘和纹理细节的学习； 所述交叉注意力融合模块用于将多尺度细粒度特征补充到所述多尺度初步特征中； 所述特征自适应融合模块采用阶梯结构进行堆叠，在解码过程中进行相邻尺度特征的融合和非相邻尺度的特征交互，全面捕捉矿区目标的细节信息；向所述遥感图像检测模型输入待测遥感影像数据，得到露天矿开采区域的检测结果。

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