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！

龙图腾网获悉中国科学院东北地理与农业生态研究所申请的专利精细树种识别模型构建方法及其系统、识别方法及其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：CN120673265B 。

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：202511188371.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权精细树种识别模型构建方法及其系统、识别方法及其系统是由任春颖;侯清林;郗延彪;刘盼;贾明明;王宗明设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本精细树种识别模型构建方法及其系统、识别方法及其系统在说明书摘要公布了：精细树种识别模型构建方法、构建系统、识别方法及系统，属于森林管理和生态保护领域，解决了现有技术存在未能全面考查整组时序特征对模型性能的整体贡献，并且由于遥感影像的分辨率限制和森林树种分布空间和数量的随机性，导致遥感树种分类模型的性能明显下降的技术问题。步骤1，构建高维多源特征数据集；步骤2，基于高维多源特征数据集进行特征优选，得到最优分类特征集；步骤3，采集实测样本数据，结合最优分类特征集，构建深度学习样本库；步骤4，预设精细树种识别模型，输入深度学习样本库对预设精细树种识别模型进行训练，得到精细树种识别模型。本发明用于获取精准且最新的树种分布图。

本发明授权精细树种识别模型构建方法及其系统、识别方法及其系统在权利要求书中公布了：1.精细树种识别模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建高维多源特征数据集； 步骤2，基于高维多源特征数据集进行特征优选，得到最优分类特征集； 步骤3，采集实测样本数据，结合最优分类特征集，构建深度学习样本库； 步骤4，预设精细树种识别模型，输入深度学习样本库对预设精细树种识别模型进行训练，得到精细树种识别模型； 所述的步骤4中的预设精细树种识别模型，具体为： 基于数据提取模块对输入数据进行多尺度特征提取，通过跨尺度可变形注意力融合模块对多尺度特征进行特征对齐，将特征对齐后的多尺度特征进行特征融合，输出识别结果； 所述的跨尺度可变形注意力融合模块，具体为： 将多尺度特征图进行空间偏移，利用可变形卷积对空间偏移后的多尺度特征图进行特征对齐，将特征对齐后的多尺度特征图进行特征拼接，采用轻量型自注意力获取自注意力结果，通过动态通道门控融合自注意力结果与特征拼接后的多尺度特征图，得到特征融合后的多尺度特征图。

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中国科学院东北地理与农业生态研究所，其通讯地址为：130102 吉林省长春市高新技术产业开发区长东北核心区盛北大街4888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。