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龙图腾网获悉中国电力工程顾问集团华北电力设计院有限公司申请的专利一种利用UNET模型的影像地物识别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：CN115424089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211034417.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种利用UNET模型的影像地物识别方法是由张阳;刘顺;李彦利设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用UNET模型的影像地物识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用UNET模型的影像地物识别方法，通过将包含高程信息的多通道影像和地物标注影像作为基础影像在UNET模型中进行地物识别的深度学习，通过对应基础影像的样本进行随机划分的方式，对深度学习模型进行验证校准，获得更为精准的多个通道及地物识别的模型，进一步将待测影像输入该模型中，得到预测结果，并进一步对预测结果进行镶嵌、修正处理后得到包含多通道信息及地物识别的结果图。通过本方法，提高了影像处理的自动化程度，可以多个通道对影像中的地物进行识别，方便更好的提取地物及填补提取后的空洞。

本发明授权一种利用UNET模型的影像地物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种利用UNET模型的影像地物识别方法，其特征在于，通过以下步骤获得待测影像的地物类型及高程的识别影像： 步骤一：选定一区域，对该区域的拍摄照片进行数据处理得到与该区域对应的多通道影像，并在该多通道影像的基础上进行各地物标注，得到与该区域对应的分类标签图； 步骤二：将步骤一中得到的分类标签图和多通道影像进行剪切处理，得到样本数据集，并将该样本数据集随机分成进行模型训练的训练数据集和进行模型验证的验证数据集； 步骤三：将步骤二中得到的训练数据集输入UNET模型中进行多通道识别训练和地物分类识别训练，得到一初始模型； 步骤四：将步骤二中得到的验证数据集输入步骤三中生成的初始模型中进行验证训练，并计算每个通道和各地物类别识别的预测值和真实值的均交并比MIOU，通过该均交并比MIOU对该初始模型的参数进行修改，得到最终的预测模型； 步骤五：将待测影像进行步骤一的数据处理得到对应的待测多通道影像；并对该待测多通道影像进行步骤二的剪切处理得到待测数据集； 步骤六：将步骤五中得到的待测数据集输入步骤四中得到的预测模型中进行预测，得到包含地物分类和各通道识别的预测结果数据集； 步骤七：将步骤六中得到的预测结果数据集进行影像镶嵌处理，得到包含多通道信息和地物识别的结果图； 其中，步骤一中的标注处理包括在多通道影像矢量化处理后为待标注的各地物添加类名和类标签值字段；以及在矢量化的多通道影像进行标注处理后进一步栅格化处理得到与该多通道影像对应的类标签图； 为矢量化的多通道影像进行标注时添加的类名和类标签值字段包括：背景0，植被1。

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