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龙图腾网获悉北京数慧时空信息技术有限公司申请的专利场景分类模型的训练方法、遥感影像场景分类方法及设备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：CN117095229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202311118568.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权场景分类模型的训练方法、遥感影像场景分类方法及设备是由鲁锦涛;张丽;李洁;邹圣兵设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本场景分类模型的训练方法、遥感影像场景分类方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种场景分类模型的训练方法、遥感影像场景分类方法及设备，具体实现方案包括：获取多个第一影像块和多个第一影像块各自的样本标签；利用特征提取网络对每个第一影像块进行特征提取，得到每个第一影像块的局部特征；基于每个第一影像块的局部特征，生成针对每个第一影像块的视觉单词直方图；分别使用第一分类网络和第二分类网络基于视觉单词直方图，得到与各个待分类场景对应的第一分类结果和第二分类结果；根据第一分类结果、第二分类结果、样本标签和多个待分类场景之间的关联关系，确定针对第一分类结果的第一损失值和针对第二分类结果的第二损失值；根据第一损失值和第二损失值，分别调整第一分类网络和第二分类网络各自的参数。

本发明授权场景分类模型的训练方法、遥感影像场景分类方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种场景分类模型的训练方法，所述场景分类模型包括特征提取网络、第一分类网络和第二分类网络，所述方法包括： 获取第一样本影像集，所述第一样本影像集包括多个第一影像块和多个第一影像块各自的样本标签，所述样本标签用于表征相应的第一影像块中多个待分类场景所属的场景类别； 利用所述特征提取网络对所述第一样本影像集中的每个第一影像块进行特征提取，得到每个第一影像块的局部特征；其中，所述特征提取网络是基于第二样本影像集对自动编码器进行训练而得到的； 基于每个第一影像块的局部特征，生成针对所述每个第一影像块的视觉单词直方图； 分别使用所述第一分类网络和所述第二分类网络基于所述视觉单词直方图，得到与各个待分类场景对应的第一分类结果和第二分类结果； 根据所述第一分类结果、所述第二分类结果、所述样本标签和多个待分类场景之间的关联关系，确定针对所述第一分类结果的第一损失值和针对所述第二分类结果的第二损失值；以及 根据所述第一损失值和所述第二损失值，分别调整所述第一分类网络和所述第二分类网络各自的参数； 其中，所述关联关系包括多个待分类场景之间的相关关系和混淆关系；所述第一分类网络包括与所述多个待分类场景各自对应的第一分类子网络；所述第二分类网络包括与所述多个待分类场景各自对应的第二分类子网络； 所述根据所述第一分类结果、所述第二分类结果、所述样本标签和多个待分类场景之间的关联关系，确定针对所述第一分类结果的第一损失值和针对所述第二分类结果的第二损失值包括： 根据所述样本标签和所述相关关系，生成用于训练每个第一分类子网络的第一分类标签； 根据所述样本标签和所述混淆关系，生成用于训练每个第二分类子网络的第二分类标签； 根据所述第一分类结果和所述第一分类标签，确定所述第一损失值；以及 根据所述第二分类结果和所述第二分类标签，确定所述第二损失值； 其中，响应于所述相关关系包括与第一待分类场景具有相关性的第二待分类场景，针对任意一个第一分类子网络对应的第一待分类场景，执行以下操作中的其中之一： 响应于确定所述样本标签中包括所述第一待分类场景，确定所述第一影像块中第一待分类场景对应的第一分类标签为1； 响应于确定所述样本标签中不包括所述第一待分类场景，且包括所述第二待分类场景，确定所述第一影像块中第一待分类场景对应的第一分类标签为1；以及 响应于确定所述样本标签中不包括所述第一待分类场景和所述第二待分类场景，确定所述第一影像块中第一待分类场景对应的第一分类标签为0； 其中，响应于所述混淆关系包括第三待分类场景易被混淆为第一待分类场景，针对任意一个第二分类子网络对应的第一待分类场景，执行以下操作中的其中之一： 响应于确定所述样本标签中包括所述第一待分类场景，确定所述第一影像块中第一待分类场景对应的第二分类标签为1； 响应于确定所述样本标签中包括易被混淆为所述第一待分类场景的第三待分类场景，且不包括所述第一待分类场景，确定所述第一影像块中第一待分类场景对应的第二分类标签为-1；以及 响应于确定所述样本标签中不包括所述第一待分类场景，且不包括所述第三待分类场景，确定所述第一影像块中第一待分类场景对应的第二分类标签为0。

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