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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种结合双向多层级道路特征动态融合与双上下文动态提取的遥感影像道路分割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：CN119295752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411427464.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种结合双向多层级道路特征动态融合与双上下文动态提取的遥感影像道路分割方法是由陈泽华;王成功;卢俊羽设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合双向多层级道路特征动态融合与双上下文动态提取的遥感影像道路分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合双向多层级道路特征动态融合与双上下文动态提取的遥感影像道路分割方法，属于道路分割领域；解决了目前道路分割网络存在的遮挡与难以分辨道路级别的问题；包括以下步骤：数据集制作、模型构建、模型训练与结果预测；本发明设计了双向多层级道路特征动态融合与双上下文动态提取模块。双向多层级道路特征动态融合模块通过多层次特征信息的双向交互传递，有效补偿了因连续下采样导致的空间信息与边缘细节丢失的问题，增强了模型对复杂场景和多层次道路结构的理解。双上下文动态提取模块实现了长距离和局部多尺度上下文信息的动态融合，有助于抑制背景干扰、遮挡效应以及类似道路结构的混淆，确保所提取道路的完整性与连续性。

本发明授权一种结合双向多层级道路特征动态融合与双上下文动态提取的遥感影像道路分割方法在权利要求书中公布了：1.一种结合双向多层级道路特征动态融合与双上下文动态提取的遥感影像道路分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：数据集制作：从高分辨率遥感图像数据集中随机划分训练集和测试集；所述遥感图像数据集通过遥感卫星获取，包括原始图像和经人工标记的图像数据；对所述训练集的遥感图像进行预处理及数据增强，以形成增强后的遥感图像数据集； 步骤二：遥感图像道路分割网络模型的构建：包括以下步骤： 步骤2.1：特征编码模块的构建； 步骤2.2：双向多层级道路特征动态融合模块的构建：所述双向多层级道路特征动态融合模块通过设计动态融合模块用于对多层级特征实施双向逐级动态融合，所述动态融合模块包括具有动态感受野的条状大核空间注意力与有效通道注意力，用于空间与通道维度选择； 步骤2.3：双上下文动态提取模块的构建：所述双上下文动态提取模块通过设计条带空洞输入依赖卷积，并基于此设计了基于条带空洞输入依赖卷积的空洞空间金字塔池化及基于条带空洞输入依赖卷积的双轴注意力机制，分别用于局部多尺度上下文动态提取与全局上下文动态提取，并结合有效通道注意力进行进一步的特征筛选与融合； 步骤2.4：特征解码模块的构建； 所述特征编码模块与特征解码模块之间通过双向多层级道路特征动态融合模块实现特征的双向逐级动态融合；融合后的特征经由双上下文动态提取模块进行全局与局部多尺度上下文特征的提取；提取结果用于特征解码模块进行解码； 步骤三：模型训练：将预处理后的训练集数据输入到所述遥感图像道路分割网络中；采用在ImageNet-1K数据集上预训练的ResNet-34模型权重初始化所述特征编码模块，并随机初始化其余网络参数；对所述遥感图像道路分割网络进行训练直至模型收敛；在训练完成后，保存训练所得的遥感图像道路分割网络模型参数； 步骤四：结果预测：将预处理后的遥感道路图像输入至所述训练好的遥感图像道路分割网络中，以获取遥感图像数据的精确分割结果。

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