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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利结合人类感知与李群特征的遥感场景分类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：CN120182732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510662473.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权结合人类感知与李群特征的遥感场景分类方法及系统是由徐承俊;汪政罕;舒静倩;汪嘉麟;黄研欣;姜超越;邓轶浩;刘世仁设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合人类感知与李群特征的遥感场景分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合人类感知与李群特征的遥感场景分类方法及系统，涉及遥感技术领域，该方法包括：获取目标区域对应的遥感影像，采用基于李群内均值的超像素分割方式对所述遥感影像进行分割，得到多个目标对象对应的特征图；通过图外注意力机制捕获分割得到的多个所述特征图之间的相关性；结合图内注意力机制对所述特征图的场景特征进行聚合与增强，得到遥感影像的场景分类结果。本发明先通过外部注意力模块来捕获不同图之间的相关性，然后结合内部注意力对特征进行进一步聚合和增强，最后得到分类结果，在保持分类准确率的同时，显著降低了模型的复杂度。

本发明授权结合人类感知与李群特征的遥感场景分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合人类感知与李群特征的遥感场景分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标区域对应的遥感影像，采用基于李群内均值的超像素分割方式对所述遥感影像进行分割，得到多个目标对象对应的特征图； 通过图外注意力机制捕获分割得到的多个所述特征图之间的相关性； 结合图内注意力机制对所述特征图的场景特征进行聚合与增强，得到遥感影像的场景分类结果； 其中，通过图外注意力机制捕获分割得到的多个所述特征图之间的相关性的步骤，包括： 基于图外注意力机制，分别计算各个所述特征图的节点特征，以及任意多个所述特征图之间的边缘特征； 根据各个所述特征图的节点特征，以及任意多个所述特征图之间的边缘特征，计算不同特征图中节点之间的相关性； 其中，根据各个所述特征图的节点特征，以及任意多个所述特征图之间的边缘特征，计算不同特征图中节点之间的相关性的步骤，表达式为： ； 式中，A E为输入图节点与外部单元之间的相似度，Norm表示归一化操作，F为数据样本，大小为n×d，其中n为节点数，d为维度，P为学习参数，T表示转置操作，R为实数，s为外部节点数； 所述步骤还包括对输入图节点与外部单元之间的相似度分别进行行与列的归一化处理，表达式为： ； 其中，所述步骤还包括： 采用两组独立的外部单元分别用于键和值，并为边缘特征增设额外的外部单元，通过共享单元确定边缘特征与节点特征之间的关联关系，表达式为； 式中，S EN表示用于存储连接的共享单元，维度为d×d，P KN、P VN为节点的外部键值对，P KE、P VE为边的外部键值对，T表示转置操作； 其中，结合图内注意力机制对所述特征图的场景特征进行聚合与增强，得到遥感影像的场景分类结果的步骤，包括： 基于所述图外注意力机制，结合所述图内注意力机制对每个所述特征图沿X轴与Y轴进行全局平均池化； 将经过全局平均池化后的所有特征图进行合并，得到过程图； 将所述过程图通过深度卷积层进行深度特征提取，以及通过激活函数进行激活处理。

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