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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于MPResNet的高分辨率遥感图像道路提取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：CN119693790B 。

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：202411692197.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于MPResNet的高分辨率遥感图像道路提取方法是由罗小波;徐明园设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MPResNet的高分辨率遥感图像道路提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MPResNet的高分辨率遥感图像道路提取方法，属于遥感图像处理技术领域。该方法采用了一种改进模型MPResNet，该模型使用RestNet34作为网络的编码器，保证了网络的深度和网络的健壮性；使用多尺度上下文采集的特征提取结构，实现对不同场景下的语义特征提取，同时引入融合通道表示的空间注意力机制计算空间与通道层面的样本注意力权重；在解码器部分，采用不同倍率的密集上采样代替原始的双线性插值，在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。

本发明授权基于MPResNet的高分辨率遥感图像道路提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MPResNet的高分辨率遥感图像道路提取方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：获取高清的遥感图像数据集，将其分为训练集和测试集； S2：构建并训练基于MSCA和PAM的分割网络模型，简称MPResNet模型，包括编码器、桥接网络和解码器三部分；其中，以 ResNet34作为编码器的主干网络，输入图像经过多个残差块的处理，同时将图像进行32倍下采样；在桥接网络中，利用MSCA 模块来捕获远程依赖性； 同时采用PAM模块，该模块连接编码器最后一层和解码器第一层来计算空间与通道层面的样本注意力权重；在解码器部分，以Unet的解码器为基础进行优化，由不同倍率的DUC代替双线性插值上采样；其中，MSCA表示融合水平垂直池化及不同扩张倍率卷积的远程依赖捕捉模块，PAM表示并行通道空间注意力机制，DUC表示密集上采样； MSCA模块包括包括三个并行的分支，具体为一个扩张块、一个水平池化分支以及一个垂直池化分支；扩张块包括三个并行的路径，路径一是三个级联的3×3卷积，其扩张速率依次为1、2和4的；路径二是两个级联的3×3卷积，其扩张速率依次为1和2；路径三是一个扩张率为4的3×3卷积，三条路径的输出通过逐元素相加，然后与两个池化分支的输出拼接，拼接后的特征图经过一个1×1卷积，然后与原始的输入特征图进行逐元素相加，得到最终输出；垂直池化分支用于保留道路在垂直方向上的全局信息，首先在宽度W上进行池化，然后经过卷积、BN归一化、Relu和插值操作；水平池化分支用于保留道路在水平方向上的全局信息，首先在高度H上进行池化，然后经过卷积、BN归一化、Relu和插值操作； PAM模块包括压缩、交互和分离三部分；压缩部分指的是通道注意力和空间注意力在压缩部分具有同样的操作，都是通过最大池化和平均池化得到对应的通道描述符和空间描述符；交互部分指的是将通道描述符和空间描述符进行拼接，然后通过一个MLP建模全局空间特征即通道描述符和全局通道特征即空间描述符之间的相关性；分离部分指的是在全局空间特征和全局通道特征之间充分交互之后，将它们进行分割，恢复为原有的shape大小，然后通过sigmoid函数得到权重，分别对输入进行加权，得到对应的输出； S3：将测试集输入至训练好的MPResNet模型，输出道路提取的掩码。

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