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龙图腾网获悉江西省国土空间调查规划研究院申请的专利一种基于多类型双分支卷积神经网络的农田地块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：CN119832230B 。

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：202411775216.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于多类型双分支卷积神经网络的农田地块提取方法是由徐进军;吴玉炜;江振;郭大千;龙惠芳;陈颖颖;钟芳兴;邹孙忠;余成;黄靓;欧阳龙华;涂丹;及挽云;谢业文;李伟成;章欢中;王志豪;王晗;余志旻设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多类型双分支卷积神经网络的农田地块提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多类型双分支卷积神经网络的农田地块提取方法，创建一种基于多类型卷积模块的双分支多任务网络DBMNet，设计双分支特征提取模块DBFE替换原网络的卷积层，使用动态线形约束卷积模块LCDC和多尺度可变形卷积特征提取模块MDFE来综合提取图像的边缘特征以及不同大小和形状的田地块区域特征，提升网络对不同尺度信息的感知能力，从而提高网络的分割精度。网络使用边界检测和距离回归任务改善农田地块掩码的精度提取，从而使网络有更好的泛化效果。本发明将多类型卷积网络应用于农田地块提取任务上，实验结果表明其相较于其它最先进算法取得了最好的分割表现，可以有效提取农田地块的判别性特征，显著提高了分割精度，准确提取农田地块，具有较大的应用潜力与前景。

本发明授权一种基于多类型双分支卷积神经网络的农田地块提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多类型双分支卷积神经网络的农田地块提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建基于多类型卷积模块的双分支多任务网络DBMNet，以U-Net网络作为基准网络，设计双分支特征提取模块DBFE替换原网络的卷积层，使网络能综合提取图像的边缘特征以及不同大小和形状的田地块区域特征，增加了网络深度的同时，提升网络对不同尺度信息的感知能力； 步骤2，针对步骤1中的DBFE模块，设计边缘特征提取分支和区域特征提取分支，针对边缘特征的提取，设计了动态线形约束卷积模块LCDC，增强网络对细长线形结构的感知，自适应地聚焦于细长和曲折的局部结构，来准确捕捉田地边界的边缘特征；针对区域特征的提取，设计了多尺度可变形卷积特征提取模块MDFE，在不同的尺度下对输入数据进行可变形卷积操作，自适应地聚焦于田地块的形状结构，准确捕捉不同大小和形状的田地块区域特征信息； 步骤3：网络最终分别输出田地块的边界、掩码和边界距离，其中边界检测和距离回归用于改善农田地块掩码的精度提取，从而使网络有更好的泛化效果。

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江西省国土空间调查规划研究院，其通讯地址为：330000 江西省南昌市西湖区团结路66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”。