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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利一种基于多任务深度学习的田块提取方法、装置及设备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：CN117197544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311062539.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多任务深度学习的田块提取方法、装置及设备是由姚晓闯;闫帅;张超;孙嘉麟;高秉博;朱德海;郧文聚设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务深度学习的田块提取方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务深度学习的田块提取方法、装置及设备，该方法包括：获取待识别区域内农业作物物候期的遥感时序影像；将所述待识别区域内农业作物物候期的遥感时序影像输入到训练好的农田田块提取框架进行预测，得到农田田块识别结果；其中，所述农田田块提取框架为根据遥感时序影像训练集训练得到，所述遥感时序影像训练集为研究区域内的经过数据预处理后的数据集。本发明解决了田块识别的准确性差和效率低的问题。

本发明授权一种基于多任务深度学习的田块提取方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务深度学习的田块提取方法，其特征在于，包括： 获取待识别区域内农业作物物候期的遥感时序影像； 将所述待识别区域内农业作物物候期的遥感时序影像输入到训练好的农田田块提取框架进行预测，得到农田田块识别结果； 其中，所述农田田块提取框架为根据遥感时序影像训练集训练得到，所述遥感时序影像训练集为研究区域内的经过数据预处理后的数据集； 根据遥感时序影像训练集对农田田块提取框架进行训练，具体包括：获取研究区域内的遥感时序影像，对所述遥感时序影像进行预处理，得到样本数据；获取所述研究区域对应的农田田块矢量数据，基于所述农田田块矢量数据与所述样本数据，构建田块语义数据集和田块边缘数据集；构建田块时空谱特征提取分支结构，基于所述田块语义数据集对所述田块时空谱特征提取分支结构进行训练，以得到空间-光谱-时间维度上的田块特征；构建田块边缘特征提取分支结构，基于所述田块边缘数据集对所述田块边缘特征提取分支结构进行训练，以得到田块边缘特征；构建田块特征融合模块，将所述空间-光谱-时间维度上的田块特征与所述田块边缘特征输入至所述田块特征融合模块进行田块识别训练，得到训练好的农田田块提取框架。

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中国农业大学，其通讯地址为：100193 北京市海淀区圆明园西路2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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