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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院申请的专利一种地震勘探工区建筑物自动识别方法及系统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：CN116091911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202111291136.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种地震勘探工区建筑物自动识别方法及系统是由王雅如;王昀设计研发完成，并于2021-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地震勘探工区建筑物自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种地震勘探工区建筑物自动识别方法及系统，属于地震勘探工区遥感图像智能识别技术领域。该方法将原始Unet网络模型和多尺度卷积特征融合结构、空洞空间金字塔结构进行组合得到优化的网络模型，并利用优化的网络模型进行地震勘探工区建筑物的自动识别。本发明采用基于深度学习方法实现了地震勘探工区遥感图像建筑物自动识别，在原始Unet网络结构基础上引入多尺度卷积特征融合和空洞空间金字塔模块ASPP，增强了网络特征表达能力并获得了目标多尺寸的语义信息。本发明能够更加准确地定位建筑物目标且目标边界分割更加完整，对小目标也有较好的分割效果，具有较好的通用性。

本发明授权一种地震勘探工区建筑物自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种地震勘探工区建筑物自动识别方法，其特征在于：所述方法将原始Unet网络模型和多尺度卷积特征融合结构、空洞空间金字塔结构进行组合得到优化的网络模型，并利用优化的网络模型进行地震勘探工区建筑物的自动识别； 所述方法包括： 步骤1、采集关于建筑物目标分割的城市遥感图像数据集，并进行图像预处理和数据集划分； 步骤2、构建卷积神经网络； 步骤3、构建卷积神经网络损失函数； 步骤4、对卷积神经网络进行训练，获得优化的网络模型； 步骤5、利用优化的网络模型进行地震勘探工区建筑物的自动识别； 步骤2的操作包括： 构建卷积神经网络如下：左侧为原始Unet网络模型的编码结构，右侧为原始Unet网络模型的解码结构，在编码结构和解码结构之间设置有空洞空间金字塔模块ASPP，在编码结构的下方设置有多尺度卷积特征融合结构； 数据同时输入到编码结构和多尺度卷积特征融合结构中，然后分别将解码结构的各个池化层的输出和多尺度卷积特征融合结构的各个卷积层的输出进行特征拼接操作，并将各个特征拼接操作得到的结果分别输入到解码结构中； 同时，将编码结构最后一个卷积层的输出结果输入到空洞空间金字塔模块ASPP中，并将空洞空间金字塔模块ASPP的输出结果输入到解码结构中。

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