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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于混合注意力的滑坡解译语义分割方法、系统、装置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：CN116563550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310612783.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于混合注意力的滑坡解译语义分割方法、系统、装置及介质是由史金钢;潘佳艺;赵腾远;许领设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合注意力的滑坡解译语义分割方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合注意力的滑坡解译语义分割方法、系统、装置及介质，包括：混合注意力模块采用并行双分支结构，并采用空间‑通道双向交互模块将两路提取到的不同的特征进行结合；使得模型能够同时学习到输入图像的空间特征和通道特征，能够在复杂地理环境精准地识别山体滑坡发生的位置。同时本发明通过多尺度特征互偿模块将每个阶段编码器的输出经过一个深度可分离卷积作为细粒度特征融合到下一个阶段的粗粒度特征中，在输入解码器之前再使用一个上采样模块将粗粒度特征赋给下一个阶段的细粒度特征，最终使得每个阶段的特征都具有全局语义视野，对不同的地形有了更好的泛化性，在滑坡分割上的效果达到最好。

本发明授权基于混合注意力的滑坡解译语义分割方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.基于混合注意力的滑坡解译语义分割方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取山体滑坡数据集，并划分为训练集和测试集； 步骤2：构建基于混合注意力的特征提取模块，基于交叉窗口注意力提取空间特征，基于连续堆叠的深度可分离卷积提取通道特征； 步骤3：构建空间-通道双向交互模块，将所获取的空间特征信息和通道特征信息进行交互，得到融合后的特征，具体为： 所述空间-通道双向交互模块包括通道-空间交互模块和空间-通道交互模块；通道-空间交互模块由两组1×1深度卷积核、批归一化操作和ReLU非线性激活函数连续堆叠而成；具体地，通道特征提取模块得到通道数为C的输出，结果经过通道-空间交互模块之后通道维度依旧维持，基于非线性激活函数sigmoid将通道特征作为通道因子赋给交叉窗口注意力的价值矩阵的每一个通道维度，注意力模块的学习结果兼具空间特征和通道特征；所述通道特征提取模块为连续堆叠的深度可分离卷积；相对地，空间-通道交互模块将最终注意力机制学习到的空间特征作为特征因子传递给通道特征提取模块的结果；最后将双分支结构提取到的特征再进行特征相加得到融合后的特征； 步骤4：基于多尺度融合模块将融合后的特征进行编码，获取当前阶段不同尺度和不同粒度的信息；并将当前阶段不同尺度和不同粒度的信息与其他阶段的特征进行特征融合； 步骤5：基于特征金字塔解码器对融合得到的特征进行解码，输出特征图像； 步骤6：基于训练集对步骤2至步骤5进行重复训练，获取最优化的语义分割模型； 步骤7：基于最优化的语义分割模型对测试集进行山体滑坡的区域识别，得到最终的语义分割结果。

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