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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于小波变换卷积的遥感图像语义分割方法及装置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：CN119904628B 。

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：202411824737.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于小波变换卷积的遥感图像语义分割方法及装置是由尤谦;许峰;吕鑫;李鑫;王宁;姚泽宇;王建平设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波变换卷积的遥感图像语义分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小波变换卷积的遥感图像语义分割方法及装置，该方法首先基于小波变换卷积的编码器提取遥感图像中的语义特征信息；其次，使用双交叉注意力来连接编码器和解码器，该注意力通过串联使用通道交叉注意力和空间交叉注意力，增强编码器输出的特征信息，增强编码器和解码器之间跳跃连接的有效性，减少他们之间的语义差距；最后，使用传统CNN解码器用于特征图从而得到预测结果，该预测结果即为遥感图像的语义分割结。本发明能高效捕捉遥感图像中的语义上下文信息，增强模型对形状特征的响应，提高语义分割的精度。

本发明授权一种基于小波变换卷积的遥感图像语义分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换卷积的遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括： 获取待预测的遥感图像； 将所述待预测的遥感图像输入预先构建的遥感图像语义分割预测模型中，得到遥感图像的语义分割结果；所述遥感图像的语义分割结果是指对遥感图像中每个像素进行目标地物分类； 所述遥感图像语义分割预测模型的构建方式为： 构建遥感图像语义分割网络模型；所述遥感图像语义分割网络模型包括：四个编码器、四个跳跃连接和四个解码器；所述编码器用于提取输入图像的语义信息特征图，所述跳跃连接用于增强编码器输出特征，所述解码器用于输出预测结果；所述预测结果是指一张与输入图像尺寸相同的预测图，所述预测图对遥感图像中每个像素进行目标地物分类； 所述编码器基于小波变换卷积提取输入图像的语义信息特征图，包括：对输入遥感图像使用卷积提取特征，得到特征图； 对特征图使用小波分解，设初始低通分量，中间特征，其中为初始权重，通过级联小波分解得到四个不同频率的通量：，，分别对应不同层的编码器得到的语义信息特征图，同时对不同频率的通量进行卷积操作得到四个不同频率的中间特征：；其中，指小波变换，为卷积操作，为权重； 所述跳跃连接基于通道交叉注意力和空间交叉注意力，增强语义信息特征图； 获取遥感图像基准数据集进行标签标注，并划分为训练集和测试集，基于训练集对所述遥感图像语义分割网络模型进行训练，得到参数最优的网络模型，作为遥感图像语义分割预测模型。

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