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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于先验知识的跨空间尺度的训练数据构建方法、装置、设备及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：CN121147671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511687299.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于先验知识的跨空间尺度的训练数据构建方法、装置、设备及介质是由张英慧;胡忠文;邬国锋;李清泉设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验知识的跨空间尺度的训练数据构建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及遥感解译技术领域，特别涉及一种基于先验知识的跨空间尺度的训练数据构建方法、装置、设备及介质。所述方法包括对高分辨率遥感影像进行分割以得到高分辨率分割对象集；计算基于高分辨率分割对象的核心均质性指标选取高度均质对象；以粗分辨率先验数据为先验知识参考层为高度均质对象配置主导先验类别，以得到训练数据。本申请利用包含标注信息的粗分辨率遥感数据为高分辨率遥感影像进行高效标注，充分发掘了现有数据的价值，降低了成本和时间消耗，提升了高分辨率遥感影像解译模型的训练效率。此外，本申请还能确保高分辨率遥感影像标注的精准度，进一步提升高分辨率遥感影像解译模型的解译准确性。

本发明授权基于先验知识的跨空间尺度的训练数据构建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识的跨空间尺度的训练数据构建方法，其特征在于，所述基于先验知识的跨空间尺度的训练数据构建方法具体包括： 获取同一地理区域的高分辨率遥感影像和粗分辨率先验数据； 对所述高分辨率遥感影像进行多尺度对象分割，以得到高分辨率分割对象集； 计算所述高分辨率分割对象集中的每个高分辨率分割对象的核心均质性指标，并基于所述核心均质性指标在所述高分辨率分割对象集中选取高度均质对象； 以所述粗分辨率先验数据为先验知识为所述高度均质对象配置主导先验类别； 将所述高度均质对象的主导先验类别赋予所述高度均质对象内的每个像素，并无效所述高分辨率遥感影像中未配置有主导先验类别的像素，以得到训练数据； 其中，所述计算所述高分辨率分割对象集中的每个高分辨率分割对象的核心均质性指标具体包括： 对于所述高分辨率分割对象集中的每个高分辨率分割对象，获取所述高分辨率分割对象所包括的像素； 根据获取到的所有像素的像素值计算所述高分辨率分割对象的光谱值方差，以得到所述高分辨率分割对象的核心均质性指标； 所述基于所述核心均质性指标在所述高分辨率分割对象集中选取高度均质对象具体包括： 获取所述高分辨率分割对象集对应的核心均质性指标集确定高度均质对象阈值； 选取所述核心均质性指标小于或者等于所述高度均质对象阈值的高分辨率分割对象，以得到高度均质对象。

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