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龙图腾网获悉广东省测绘产品质量监督检验中心申请的专利一种基于人工智能的多通道图像检测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：CN120147877B 。

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：202510627331.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于人工智能的多通道图像检测方法是由符校;张永利;吴盛设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的多通道图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于人工智能的多通道图像检测方法，涉及测绘质量检测领域，包括数据预处理、图像分割、质量判定、结果输出和用户交互以及系统优化和学习，本发明为了解决传统方法的效率低下、准确性受限以及专业性要求高的问题，通过自动化的深度学习模型实现快速、高效的云区识别和影像质量判断，通过结合高程和温度信息，使用深度学习技术显著提高识别准确性，从数据输入、预处理、分割到特征提取与最终质量评估，整个图像处理流程实现全自动化。

本发明授权一种基于人工智能的多通道图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的多通道图像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：基于RGB三基色遥感影像数据，融合高程与温度数据，构建多源数据融合数据立方体，实施多模态图像增强预处理；S2：基于多源数据融合的深度神经网络模型，采用特征融合架构与像素级分类算法，实现云区图像分割，结合自动化标注数据增强技术与基于GPU的并行训练优化，构建多场景模型；S2具体步骤如下：S21：网络架构选择与调整，选用网络架构，并针对多通道数据进行优化，在网络架构的输入层将RGB三通道数据与高程、温度数据通道进行拼接，形成多通道的输入张量，在网络架构的全卷积神经网络层中，调整卷积核的参数和结构；S22： 训练数据准备，采用半自动标注工具，利用图像处理算法和先验知识对影像进行初步分割，再由人工进行校对和修正，标注数据涵盖不同地区、不同季节、不同分辨率以及不同天气条件下的遥感影像，并对标注数据进行数据增强操作；S23：模型训练和验证，利用深度学习框架建立和训练模型，将准备好的多通道遥感影像数据及多通道遥感影像数据对应的标注数据输入模型，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使模型能够学习到云区域和非云区域的特征差异，采用交叉验证技术评估模型的性能和泛化能力，利用GPU进行模型的训练和推理加速计算过程；S3：基于图像分割结果，通过多维度特征提取、量化评估及分级判定模型，实现遥感影像云覆盖特征分析、覆盖率计算及场景化质量评级，支撑影像使用价值的评估与决策；S4：通过多模态可视化技术生成多维度评估报告，集成特征分析、质量评级及优化建议，实现数据驱动的交互式决策支持；S5：通过数据驱动的模型迭代、技术架构升级及自适应优化策略，持续提升系统性能、模型精度及场景适应性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东省测绘产品质量监督检验中心，其通讯地址为：510075 广东省广州市越秀区环市东路468号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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