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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于原型感知和边缘增强的遥感图像语义分割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：CN120164220B 。

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：202510357351.6，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于原型感知和边缘增强的遥感图像语义分割方法及系统是由杨公平;胡扬成;刘铭浩;李志浩;刘一锟设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于原型感知和边缘增强的遥感图像语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像语义分割技术领域，特别是涉及基于原型感知和边缘增强的遥感图像语义分割方法及系统，方法包括：将K个支持图像和一个查询图像，均输入到训练后的遥感图像语义分割模型中，得到查询图像的语义分割结果；其中，模型包括：对K个支持图像进行特征提取，得到支持特征；从支持特征中提取出若干个原型；对查询图像进行特征提取，得到查询特征；基于原型对查询特征进行像素级特征匹配，得到全局匹配特征；对查询图像进行边缘信息提取，并基于所提取的边缘信息对查询特征进行特征增强，得到边缘增强特征；将查询特征、全局匹配特征和边缘增强特征进行特征融合，得到融合特征，对融合特征进行预测，得到图像分割结果。

本发明授权基于原型感知和边缘增强的遥感图像语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于原型感知和边缘增强的遥感图像语义分割方法，其特征是，包括： 获取支持图像和查询图像；从遥感数据集中随机采样K+1个图像，其中K个作为支持图像，一个作为查询图像；所述支持图像设置有目标对象类别标签；所述查询图像没有标签； 将K个支持图像和一个查询图像，均输入到训练后的遥感图像语义分割模型中，得到查询图像的语义分割结果；其中，训练后的遥感图像语义分割模型，包括：对K个支持图像进行特征提取，得到支持特征；从支持特征中提取出若干个原型；对查询图像进行特征提取，得到查询特征；基于原型对查询特征进行像素级特征匹配，得到全局匹配特征；对查询图像进行边缘信息提取，并基于所提取的边缘信息对查询特征进行特征增强，得到边缘增强特征； 将查询特征、全局匹配特征和边缘增强特征进行特征融合，得到融合特征，对融合特征进行预测，得到图像分割结果； 所述模型的总损失函数，包括： ； ； ； ；其中，是一个可调整的常数，用于控制辅助损失的影响，表示总损失函数，表示交叉熵损失函数，表示辅助损失函数；表示N像素的总数；表示概率分布；是位置i, j处的像素预测值，和分别是图像的高度和宽度，是一个超参数，是常数；使用交叉熵损失函数用于衡量预测标签与真实标签之间的差异，假设输入图像有N个像素，模型的输出是每个像素属于K个类别中的一个概率分布； 在训练阶段，模型通过学习支持图像‑标签对的映射关系，预测查询图像的分割标签，并通过计算交叉熵损失函数更新模型的权重。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500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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