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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院申请的专利基于SegNet的SAR图像桥梁检测方法、装置和存储介质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：CN115049927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210696668.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于SegNet的SAR图像桥梁检测方法、装置和存储介质是由高飞;赵云朋;陈鹏辉;孙进平;罗喜伶设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SegNet的SAR图像桥梁检测方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了一种基于SegNet的SAR图像桥梁检测方法、装置和存储介质，所述方法包括：采集待检测目标的SAR图像，所述SAR图像包括河流区域和桥梁区域；以所述SAR图像为输入，通过预设第一神经网络模型对所述河流区域进行图像分割，得到河流区域图像和河流区域特征数据；以所述河流区域特征数据和所述图像为输入通过预设第二神经网络模型对所述桥梁区域进行图像分割，得到桥梁区域图像。本申请提供的技术方案用以解决直接将深度学习语义分割用于桥梁检测时产生的类间不平衡问题和损失图像的位置信息的问题。

本发明授权基于SegNet的SAR图像桥梁检测方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于SegNet的SAR图像桥梁检测方法，其特征在于，包括： 采集待检测目标的SAR图像，所述SAR图像包括河流区域和桥梁区域； 以所述SAR图像为输入，通过预设第一神经网络模型对所述河流区域进行图像分割，得到河流区域图像和河流区域特征数据； 以所述河流区域特征数据和所述图像为输入通过预设第二神经网络模型对所述桥梁区域进行图像分割，得到桥梁区域图像； 所述第一神经网络模型的编码器，包括：4个编码模块； 每一个所述编码模块，包括：两个卷积核为3×3的卷积层和一个2×2的最大池化层； 所述第一神经网络模型的解码器，包括：4个解码模块和soft层； 每一个所述解码模块，包括：两个卷积核为3×3的反卷积层和一个2×2的反池化层； 解码时，待解码数据先经过所述4个解码模块再经过所述soft层； 所述第二神经网络模型的编码器，包括：卷积核为3×3的独立卷积层、金字塔池化模块、第一编码模块和第二编码模块； 所述第一编码模块和所述第二编码模块，均包括：两个卷积核为3×3的卷积层和一个步长为2的卷积层； 编码时，待编码数据依次经过所述独立卷积层、金字塔池化模块、第一编码模块和第二编码模块； 所述第二神经网络模型的解码器，包括：3个解码模块和soft层； 每一个所述解码模块，包括：两个卷积核为3×3的反卷积层和一个的反池化层； 解码时，待解码数据先经过所述3个解码模块再经过所述soft层。

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北京航空航天大学杭州创新研究院，其通讯地址为：310052 浙江省杭州市滨江区创慧街18号；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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