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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利鞍部点提取方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN119762738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411575615.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权鞍部点提取方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由余华飞;孔博;吴昊;张甄宇;艾廷华;杨敏设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本鞍部点提取方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及地形地貌分析技术领域，特别涉及一种鞍部点提取方法、装置、设备、存储介质及程序产品，其中，方法包括：获取用于地形鞍部提取的DEM数据；基于预设的正反地形法，从DEM数据中提取候选鞍部点集，并提取候选鞍部点集中每个候选鞍部点在多个尺度下的多个地形特征；将每个候选鞍部点在多个尺度下的多个地形特征输入至预先建立的多尺度地形特征融合的卷积神经网络，并根据输出结果剔除候选鞍部点集中的伪鞍部点，得到最终鞍部点。由此，通过结合正反地形法和多尺度特征融合卷积神经网络，解决了正反地形法提取鞍部点时的伪鞍部点过多等问题，提升了鞍部点的提取精度与准确性，促进地形地貌的智能化分析与识别。

本发明授权鞍部点提取方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种鞍部点提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用于地形鞍部提取的DEM数据； 基于预设的正反地形法，从所述DEM数据中提取候选鞍部点集，并提取所述候选鞍部点集中每个候选鞍部点在多个尺度下的多个地形特征； 将所述每个候选鞍部点在多个尺度下的多个地形特征输入至预先建立的多尺度地形特征融合的卷积神经网络，并根据输出结果剔除所述候选鞍部点集中的伪鞍部点，得到最终鞍部点；其中，所述预先建立的多尺度地形特征融合的卷积神经网络包括地形信息并行提取、多通道地形信息融合和多尺度地形信息融合的鞍部决策；地形信息并行提取包括特征提取与并行计算，在不同层级的神经网络提取不同的特征信息，其中，浅层神经网络提取纹理、边界等底层级视觉信息，深层神经网络提取深层级语义信息，在所述卷积神经网络的多特征融合应用中采用深层语义特征进行融合，在重采样前，针对每个尺度下单独设置五个独立并行的卷积神经网络，共20条并行的所述卷积神经网络进行特征提取；多通道地形信息融合将重采样后尺寸一致的各通道深层地形语义信息合并后，进行两层卷积操作，其中，卷积核均采用3*3小卷积核；多尺度地形信息融合的鞍部决策包括三个隐藏层，每个尺度的地形信息通过通道拼接，展平后再输入到三个全连接层中，输出鞍部点的判断结果；采用LeakyRelu函数作为激活函数；采用二进制交叉熵作为损失函数，并调整模型中的各个权值。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌珞珈山；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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