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龙图腾网获悉耕宇牧星(北京)空间科技有限公司申请的专利一种基于自适应自注意力特征增强的遥感图像道路分割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：CN119992102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510176936.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于自适应自注意力特征增强的遥感图像道路分割方法是由李冠群设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应自注意力特征增强的遥感图像道路分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应自注意力特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待分割的遥感图像进行预处理，并通过卷积和池化操作逐层提取抽象特征图；构建自适应自注意力特征增强模块，通过批归一化、线性变换、多头自注意力、卷积操作和深度可分离卷积，结合局部和全局特征，对所述抽象特征图进行处理，得到增强特征图；对所述增强特征图进行解码，通过上采样、跳跃连接和卷积操作融合多层特征，利用Softmax和argmax函数，输出道路的分割结果。本发明构建基于自适应自注意力机制的特征增强模块，并结合深度可分离卷积和全局平均池化操作，有效提升遥感图像中道路分割任务的表现。

本发明授权一种基于自适应自注意力特征增强的遥感图像道路分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应自注意力特征增强的遥感图像道路分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待分割的遥感图像进行预处理，并通过卷积和池化操作逐层提取抽象特征图； S2、构建自适应自注意力特征增强模块，通过批归一化、线性变换、多头自注意力、卷积操作和深度可分离卷积，结合局部和全局特征，对所述抽象特征图进行处理，得到增强特征图； S3、对所述增强特征图进行解码，通过上采样、跳跃连接和卷积操作融合多层特征，利用Softmax和argmax函数，输出道路的分割结果； 其中，步骤S2包括： S21、将所述抽象特征图F输入自适应自注意力特征增强模块，经批归一化层得到f； S22、通过权重矩阵对所述f进行线性变换，得到Q、K和V空间； S23、采用多头自注意力机制，将所述Q、K和V空间分割成多个头；计算每个头的注意力权重，并通过线性变换层进行特征融合，得到fA； S24、对所述fA依次应用卷积层、激活函数、卷积层和激活函数，得到权重WA； S25、对所述f进行深度可分离卷积，得到fDW；所述fDW和权重WA通过元素乘法，得到局部特征fDWA； S26、对所述fDW依次应用全局平均池化层、卷积层、激活函数、卷积层和激活函数，得到权重WDW；所述fA和权重WDW通过元素乘法，得到全局特征fADW； S27、将所述局部特征fDWA和全局特征fADW进行融合，得到增强特征图。

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