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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别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：CN117274797B 。

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：202311140074.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法及系统是由郭艺文;唐建波;刘慧敏;杨学习;邓敏设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法，包括获取设定区域的遥感图像数据和建筑物相关数据并得到训练数据集；构建区域视觉表征网络；构建区域语义表征网络；构建分类层并结合区域视觉表征网络和区域语义表征网络，构建城市土地利用功能识别原始模型；采用训练数据集训练城市土地利用功能识别原始模型得到城市土地利用功能识别模型；采用城市土地利用功能识别模型完成目标区域内的城市土地利用功能的识别。本发明还公开了一种实现所述基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法的系统。本发明不仅能够对城市土地利用功能进行识别，而且可靠性更高，准确性更好。

本发明授权基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉和语义信息的城市土地利用功能识别方法，其特征在于包括如下步骤： S1.获取设定区域的遥感图像数据和建筑物数据，并制作得到训练数据集；所述遥感图像数据用于提供视觉信息，所述建筑物数据用于提供语义信息； S2.基于InceptionV3架构卷积神经网络，对InceptionV3架构卷积神经网络进行修剪和补充，构建区域视觉表征网络，用于从遥感图像数据中提取视觉特征； S3.基于语言表征模型BERT，构建区域语义表征网络，用于从建筑物数据中提取语义特征；具体包括如下步骤： 获取InceptionV3架构卷积神经网络的网络数据； 保留InceptionV3架构卷积神经网络中的3个InceptionA模块、1个InceptionB模块、4个InceptionC模块、1个InceptionD模块和2个InceptionE模块；然后，移除InceptionV3架构卷积神经网络中顶部的GlobalAveragePooling2D层和全连接层；最后，添加Dropout层、Flatten层以及Dense层；最终，构建得到区域视觉表征网络； 在构建的区域视觉表征网络中：对于输入的影像数据，区域视觉表征网络首先经过卷积层和池化层来减小特征图的尺寸，帮助提取边缘和纹理图像的低级特征；进一步通过若干个Inception模块来提取不同尺度的特征，每个Inception模块由若干个并行的卷积层和池化层组成，以捕捉不同尺度的特征信息，在最后一个Inception模块之后经过Dropout层防止网络过拟合，通过Flatten层展开为一维向量，最后在Dense层经过非线性变化，映射到输出空间； 将视觉训练样本输入到所述的区域视觉表征网络，区域视觉表征网络将输出对应的视觉表征向量； S4.基于全连接层以及softmax函数构建分类层，并结合步骤S2构建的区域视觉表征网络和步骤S3构建的区域语义表征网络，构建城市土地利用功能识别原始模型； S5.采用步骤S1得到的训练数据集，对步骤S4构建的城市土地利用功能识别原始模型进行训练，得到城市土地利用功能识别模型； S6.采用步骤S5得到的城市土地利用功能识别模型，完成目标区域内的城市土地利用功能的识别。

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