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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于标签平滑的遥感图像场景分类和语义分割任务的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：CN115564988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211142455.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于标签平滑的遥感图像场景分类和语义分割任务的方法是由程建;白海伟;曹玮;王琪;夏子瀛设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于标签平滑的遥感图像场景分类和语义分割任务的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理领域，尤其涉及一种基于标签平滑的遥感图像场景分类和语义分割任务的方法，包括以下步骤：预处理遥感图像场景分类和语义分割数据集；对训练数据标签进行基于先验统计信息的标签平滑，引入类别分布信息指导网络的训练；构造深度神经网络并在大型数据集上进行预训练，然后将经标签平滑处理的遥感图像训练数据集送入网络进行微调。本发明通过对数据标签进行基于先验统计信息的标签平滑，将类别统计分布先验知识加入网络训练，降低正样本在计算网络损失时的权重，从而缓解样本类别分布不均的问题；本发明可以有效提高遥感图像场景分类和语义分割网络模型的分类性能和泛化性。

本发明授权基于标签平滑的遥感图像场景分类和语义分割任务的方法在权利要求书中公布了：1.基于标签平滑的遥感图像场景分类和语义分割任务的方法，其特征在于，包括以下步骤： 划分训练集和测试集：构建各类场景的高分辨率遥感场景图像样本数据集，并按照预设的比例将高分辨率遥感场景图像样本数据集划分为训练集和测试集； 数据预处理：对训练集和测试集中的数据分别进行预处理； 标签平滑：基于先验统计信息对经过预处理后的训练集数据进行标签平滑，分别对训练集中的遥感图像场景分类训练数据和遥感图像语义分割数据进行标签平滑； 神经网络模型：建立神经网络模型，并基于进行标签平滑后的数据对神经网络模型进行训练； 模型测试：将测试集中的样本数据输入训练好的神经网络模型中，获得测试集图像的预测类别； 对所述遥感场景分类训练数据进行标签平滑的计算步骤如下所述： A.统计小批量遥感图像场景分类训练数据标签的类别先验统计结果： 式中：c为整个数据集上所有类别总数；batch_size为该批输入数据的数据个数；为该批数据中类i的数据个数，其中1≤i≤c； B.定义平滑因子α，其中0≤α≤1；将类别先验统计结果加入平滑因子，得到加入类别先验统计结果的平滑因子α′： 对遥感场景分类训练数据的原始标签ln进行标签平滑，其中1≤n≤batchsize；得到平滑标签 C.将平滑因子α′引入平滑标签得到分类标签： 式中：l′n中的n大于或等于1，小于或等于batch_size；为该小批量数据中第n个数据的初步平滑标签； 对遥感图像语义分割数据进行标签平滑的计算步骤如下： A.设置方形滑窗的边长为window_size，每滑动一次则统计一次滑窗内标签的统计分布，得到先验统计类别分布向量，表示对于有c个语义类别标注的语义分割训练数据，在当前窗口内属于各类别的统计分布： 式中：表示当前窗口内属于类i的像素个数，其中i大于或等于1，且小于或等于c；window_size2表示矩形窗口所包含像素点的总数量； B.定义平滑因子α，其中α大于或等于0且小于或等于1；对包含有先验统计类别分布向量的标签进行平滑，计算平滑因子α′； 对训练集中数据的原始标签ln进行标签平滑，其中ln中的n大于或等于1且小于或等于window_size2；得到每个像素点对应的平滑标签 式中：epq为窗口内空间坐标为[p,q]的像素所对应的标签分量； C.将平滑因子α′映入平滑标签得到每个像素点基于先验统计标签平滑的分类标签l′n： 式中：为对应窗口中第n个像素的初步平滑语义标签，l′n中的n大于或等于1且小于或等于window_size2。

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