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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于卷积神经网络的遥感图像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：CN116523935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310495220.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于卷积神经网络的遥感图像分割方法及装置是由陆智超;陈炫元;郑子彬设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的遥感图像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卷积神经网络的遥感图像分割方法及装置，其中方法包括：利用地面站服务器根据遥感图像数据集训练卷积神经网络得到训练好的卷积神经网络；训练时对于每一层，根据随机种子生成的种子卷积核对输入数据进行卷积操作得到种子特征图，根据预设规则对种子特征图进行非线性变换得到多个映射特征图，将种子特征图和映射特征图作为下一层的输入数据；利用地面站服务器将训练好的卷积神经网络中各层对应的种子卷积核和保存非线性变换超参数的随机数发送给近地轨道卫星；利用近地轨道卫星根据种子卷积核和随机数部署训练好的卷积神经网络，并完成对遥感图像的分割任务。本发明减少了浮点计算量和参数量，简化卫星的模型部署和运算压力。

本发明授权一种基于卷积神经网络的遥感图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的遥感图像分割方法，其特征在于，包括： 利用地面站服务器根据遥感图像数据集训练卷积神经网络得到训练好的卷积神经网络；训练时，对于所述卷积神经网络的每一层，根据种子卷积核对输入数据进行卷积操作得到对应的种子特征图，根据预设规则对所述种子特征图进行非线性变换得到多个映射特征图，将所述种子特征图和所述映射特征图作为下一层的输入数据； 其中，所述种子卷积核是利用随机种子生成的卷积核，所述种子特征图是利用所述种子卷积核生成的特征图，所述映射特征图是该层中除所述种子特征图外的其他特征图，所述非线性变换的超参数被随机初始化并保存在随机数中； 利用地面站服务器将所述训练好的卷积神经网络中各层对应的所述种子卷积核和所述随机数发送给资源受限的近地轨道卫星； 利用所述近地轨道卫星根据所述种子卷积核和所述随机数部署所述训练好的卷积神经网络，并根据所述训练好的卷积神经网络完成对所捕获的遥感图像的分割任务； 根据预设规则对所述种子特征图进行非线性变换得到多个映射特征图包括： 根据非线性变换函数对所述种子特征图进行非线性变换得到多个映射特征图； 所述非线性变换函数为正弦函数。

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