武汉大学夏桂松获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种对于时序地表变化鲁棒的多模态序列融合云去除方法和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:CN119515732B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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:202411423738.9,技术领域涉及:G06T5/77;该发明授权一种对于时序地表变化鲁棒的多模态序列融合云去除方法和系统是由夏桂松;游国楚;徐芳;杨文设计研发完成,并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种对于时序地表变化鲁棒的多模态序列融合云去除方法和系统在说明书摘要公布了:本发明提供了一种对于时序地表变化鲁棒的多模态序列融合云去除方法和系统。本发明的原理是:使用深度卷积神经网络提取多时相SAR特征并对其进行距离度量以获取时序变化关系,将变化信息以空间注意力的方式作用于使用深度卷积神经网络提取的光学‑SAR综合特征上,使网络能够更有针对性的选择有价值的参考数据用于补全云遮挡图像。本发明方法能够更好地解决多模态序列融合云去除算法在使用包含地表变化的序列数据时出现的重建性能下降问题。提出的方法能够利用SAR数据捕捉多时相参考影像中地物变化,从而能够更有针对性的选择有价值的参考数据用于补全云遮挡图像。
本发明授权一种对于时序地表变化鲁棒的多模态序列融合云去除方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种对于时序地表变化鲁棒的多模态序列融合云去除方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤1,将光学和SAR图像序列拼接后输入到卷积神经网络中,提取多时相的光学-SAR图像综合特征Fa=EIopt,Isar,其中,Iopt为多时相光学图像,Isar为多时相SAR图像,E为由卷积神经网络组成的编码器; 步骤2,将SAR图像序列输入到卷积神经网络中,提取多时相的SAR特征Fsar=EsarIsar,其中Esar为由卷积神经网络组成的SAR编码器; 步骤3,将Fsar输入变化注意力模块CA,选取输入的时间序列中一个特定的时间点作为基准,计算其它时间点SAR特征与基准时间点SAR特征的相似度,记为Attnc; 步骤4,将Fa和Attnc在通道维度上进行拼接和卷积融合后,输入自注意力模块LTAE,计算用于多时相融合的注意力权重Attnt,并对Fa以加权和的方式进行多时相融合; 步骤5,将融合后的特征输入解码器D中,获取预测的无云图像Ipred。
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