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！

龙图腾网获悉耕宇牧星(北京)空间科技有限公司申请的专利基于级联知识统一模块的多模态遥感图像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：CN120431105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510515501.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于级联知识统一模块的多模态遥感图像分割方法及系统是由李冠群设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联知识统一模块的多模态遥感图像分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于级联知识统一模块的多模态遥感图像分割方法及系统，属于遥感图像处理技术领域，该方法包括：对高光谱影像与SAR影像进行多模态初始特征提取与融合；结合多层级特征融合、交叉注意力机制、CNN与SNN联合特征提取的策略构建级联知识统一模块，通过级联知识统一模块对初始提取与融合后的特征进行处理，获取最终融合特征；将最终融合特征输入至分割网络，生成遥感图像分割结果。本发明通过多阶段特征提取、深度特征融合和级联注意力机制，有效解决了高光谱影像与SAR影像融合过程中存在的异质性问题，提高了遥感图像分割的精度和鲁棒性。

本发明授权基于级联知识统一模块的多模态遥感图像分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于级联知识统一模块的多模态遥感图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：对高光谱影像与SAR影像进行多模态初始特征提取与融合； 步骤2：结合多层级特征融合、交叉注意力机制、卷积神经网络与脉冲神经元网络联合特征提取的策略，构建级联知识统一模块，通过所述级联知识统一模块对初始提取与融合后的特征进行处理，获取最终融合特征； 步骤3：将最终融合特征输入至分割网络，生成遥感图像分割结果； 所述步骤2中，通过所述级联知识统一模块对初始提取与融合后的特征进行处理，获取最终融合特征，具体流程包括： 首先，对初始提取与融合后的特征进行线性变换，提取每种数据类型的核心信息； 然后，通过线性变换后的特征进行交叉相乘，并施加Softmax激活函数，获得融合后的第一融合特征φ1： 其中，σ表示激活函数，Liner表示线性层，表示矩阵相乘操作；φo表示初始融合后的特征；φSAR表示初始提取的SAR影像特征； 在获得第一融合特征φ1之后，进行特征增强操作，融合更多的原始信息；计算表达式为： 其中，φ2表示第二融合特征；表示矩阵相加；φHSI表示初始提取的高光谱影像特征； 再利用脉冲神经元网络和卷积神经网络进行特征抽取，计算表达式为： 其中，φ3表示第三融合特征；SNN表示脉冲神经元网络，用于增强时序特征的建模能力；Conv表示卷积层，用于捕获空间局部模式； 最后，通过级联注意力机制进一步强化多模态数据之间的相互作用，获取最终融合特征，计算表达式为： 其中，φ+表示最终融合特征；ReLU表示激活函数。

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耕宇牧星(北京)空间科技有限公司，其通讯地址为：100095 北京市海淀区地锦路9号院14号楼101-1；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。