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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于Kan-Mamba模型的遥感图像语义分割方法及装置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：CN119399473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411606296.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于Kan-Mamba模型的遥感图像语义分割方法及装置是由周勇;汤硕;杜文亮;赵佳琦;顾洋设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Kan-Mamba模型的遥感图像语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于KAN‑Mamba的多源遥感图像语义分割方法及装置，用于提高遥感图像语义分割的准确度，包括KAN‑Mamba特征提取网络和Uper_Head解码器；所述KAN‑Mamba特征提取网络包括一个Stem卷积神经网络和四阶段的KAN‑Mamba特征提取模块，通过KAN‑Mamba特征提取网络对融合遥感图像进行分阶段的特征提取，获取多尺度特征；所述Uper_Head解码器，包括侧边特征构建单元、池化单元、特征融合单元和分类层，通过侧边特征构建单元和池化单元对多尺度特征进行侧边特征构建、池化操作，再通过特征融合单元进行逐级的特征融合，接着通过BottleNeck层进行通道融合，最后通过分类层得到语义分割标签。本发明对于多源遥感图像的语义分割准确率更高、模型收敛更快、细节信息更精确。

本发明授权一种基于Kan-Mamba模型的遥感图像语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于KAN‑Mamba的多源遥感图像语义分割方法，其特征在于：包括如下步骤： Step1：获取多源遥感图像，包括光学图像、合成孔径雷达图像和用于训练的语义分割标签，对遥感图像进行通道融合、裁剪与标准化处理，处理后得到的融合遥感图像大小为5×H×W； Step2：将处理后得到的融合遥感图像按照比例划分为训练集和测试集，其中：训练集包括融合遥感图像Otrain和语义标签Mtrain，测试集包括融合遥感图像Otest； Step3：构建KAN‑Mamba特征提取网络，KAN‑Mamba特征提取网络包括一个Stem卷积神经网络和四阶段的KAN‑Mamba特征提取模块，四个阶段的KAN‑Mamba特征提取模块分别包括2、2、15、2个串联的VSS‑KAN特征提取模块，第二、三、四阶段的KAN‑Mamba特征提取模块还包含一个下采样模块； 将Otrain输入到KAN‑Mamba特征提取网络，经Stem卷积神经网络进行四倍下采样后得到卷积特征feature10，将feature10作为一阶段KAN‑Mamba特征提取模块的输入； 在一阶段KAN‑Mamba特征提取模块中，feature10经该阶段所有串联的VSS‑KAN特征提取模块后得到特征序列OutO_0； 在二阶段KAN‑Mamba特征提取模块中，先使用该阶段的下采样模块对OutO_0进行下采样得到卷积特征feature11，再经该阶段所有串联的VSS‑KAN特征提取模块后得到特征序列OutO_1； 在三阶段KAN‑Mamba特征提取模块中，先使用该阶段的下采样模块对OutO_1进行下采样得到卷积特征feature12，再经该阶段所有串联的VSS‑KAN特征提取模块后得到特征序列OutO_2； 在四阶段KAN‑Mamba特征提取模块中，先使用该阶段的下采样模块对OutO_2进行下采样得到卷积特征feature13，再经该阶段所有串联的VSS‑KAN特征提取模块后得到特征序列OutO_3； Step4：将OutO_0、OutO_1、OutO_2、OutO_3输入Uper_Head解码器进行特征融合； 对于OutO_0、OutO_1、OutO_2，先分别进行侧边特征构建，再分别进行1×1卷积得到对于OutO_3，先进行多尺度池化或平均池化处理，再通过卷积降维得到输出特征OutU_3；对OutU_3进行上采样后，再与进行加法操作得到输出特征OutU_2；对OutU_2进行上采样后，再与进行加法操作得到输出特征OutU_1；对进行上采样后，再与进行加法操作得到输出特征OutU_0；对OutU_0、OutU_1、OutU_2、OutU_3进行拼接得到Outconcat，再依次通过BottleNeck层和分类层得到融合特征Outtrain； Step5：对比Outtrain和Mtrain，使用交叉熵损失函数losstrain计算Outtrain和Mtrain之间的差异； Step6：通过losstrain进行反向传播，优化KAN‑Mamba特征提取网络和Uper_Head解码器； Step7：重复步骤Step4～Step6，直至losstrain收敛，完成KAN‑Mamba特征提取网络的训练； Step8：先将Otest输入训练好的KAN‑Mamba特征提取网络和Uper_Head解码器，输出多尺度特征OutO_0、OutO_1、OutO_2、OutO_3；再将OutO_0、OutO_1、OutO_2、OutO_3输入Uper_Head解码器，输出融合特征Outtrain，将Outtrain作为语义标签的预测结果。

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