买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉桂林理工大学申请的专利一种融合多注意力的高分辨率遥感影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：CN115439751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211159222.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种融合多注意力的高分辨率遥感影像道路提取方法是由闫志恒;邵红娟;任超;李毅;尹安超;张胜国;刘启睿设计研发完成，并于2022-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多注意力的高分辨率遥感影像道路提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感图像处理技术领域，具体涉及一种融合多注意力的高分辨率遥感影像道路提取方法，基于膨胀残差协同注意力网络，同时结合空洞卷积模块，提取更高维的道路特征信息；在U型结构的跳跃连接部分使用轻量自注意力模块，捕获特征信息的长距离依赖关系；面向通道的交叉注意力模块，消除自注意力机制模块与解码器特征的歧义，提高特征图还原能力；最后使用训练权重对未标记遥感影像进行预测，计算熵值，使用高熵值预测结果为未标注影像打上标签，和原始标签混合输入到训练网络。本发明经过融合多注意力的深度学习道路提取方法，有效建立道路长距离通道与位置信息关系，提高了道路提取的效率。

本发明授权一种融合多注意力的高分辨率遥感影像道路提取方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多注意力的高分辨率遥感影像道路提取方法，其特征在于，包括下列步骤： 基于膨胀残差协同注意力神经网络，以编码器解码器体系结构作为基础网络模型； 基于膨胀残差协同注意力神经网络，以编码器解码器体系结构作为基础网络模型的过程，具体为搭建高分影像道路提取网络MAG-Unet，编码器部分采用改进膨胀ResNet101，第一层部分使用卷积替换最大池化，前三个残差结构与ResNet101保持一致，在每一个残差块的第一个3*3卷积后加入协同注意力分支，在第四次下采样的卷积过程中，将膨胀系数改成2，输出特征图的尺寸和上一层保持一致； 在编码器-解码器中间添加空洞空间卷积池化金字塔； 预处理输入数据，结合空洞卷积模块，提取高维的道路特征信息； 结合空洞卷积模块，具体为在最后一层输入空洞空间卷积池化金字塔，分别输入一个1*1卷积和三个3*3卷积，分别采用1，2，4，8扩张率的卷积，将经过不同扩张率四层特征图进行拼接输入到卷积核为1的卷积中，进行通道调整； 在U型结构的跳跃连接部分使用轻量自注意力模块，捕获特征信息的长距离依赖关系； 所述轻量自注意力模块有三个分支Q,K,V，不同于自注意力的Q直接与K转置直接相乘，先使用步长为,卷积核为的深度可分离卷积来减少注意力操作之前K和V的空间大小， ； 对应的轻量级Attention定义为：； 加入面向通道的交叉注意力模块，训练模型至收敛； 加入面向通道的交叉注意力模块的过程，具体为解码网络通过线性插值上采样操作逐步恢复原始图像尺寸，每层上采样模块最后加入面向通道的交叉注意力模块，面向通道的交叉注意力模块对采样过后的特征和经过跳跃连接的特征使用平均池化操作消除自注意力机制模块与解码器特征的歧义，利用线性操作帮助上采样层有效恢复道路目标细节信息； 利用训练得到的权重，对未标注影像进行道路预测。

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桂林理工大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。