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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于形态先验与混合专家网络的多形态水体分割方法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：CN121616831B 。

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：202610129423.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于形态先验与混合专家网络的多形态水体分割方法是由聂芹;林宝叶;杜晓凤;张帅萌;侯学华设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于形态先验与混合专家网络的多形态水体分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于形态先验与混合专家网络的多形态水体分割方法，涉及遥感图像处理与土地覆盖解译技术领域，该方法通过光谱指数生成粗水体掩膜，并提取各连通水体区域的形态因子以生成形态嵌入向量；利用路由网络基于形态嵌入计算河流、湖泊、池塘三种形态子类型的路由权重。进一步地，构建共享主干特征提取网络，并分别设置适配不同形态特征的专家分支，通过光谱先验引导的注意力模块增强各专家分支对特定形态水体的特征提取能力；最后依据像素级路由权重对多专家特征进行加权融合，经解码与分类得到水体概率图。此方法能够有效统一利用光谱与形态先验，在保持高推理效率的同时，显著提升多形态水体的分割完整性与拓扑准确性。

本发明授权一种基于形态先验与混合专家网络的多形态水体分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于形态先验与混合专家网络的多形态水体分割方法，其特征在于，包括： 获取待处理的影像数据，并对所述影像数据进行预处理，基于预处理后的影像数据，计算归一化差异水体指数和改进的归一化差异水体指数； 调用预训练好的多形态水体分割模型对归一化差异水体指数或改进的归一化差异水体指数进行处理，具体为： 基于归一化差异水体指数或改进的归一化差异水体指数，生成粗水体二值掩膜，对粗水体二值掩膜进行连通区域分析，得到形态因子向量； 将所述形态因子向量映射为形态嵌入向量，并通过路由网络计算各连通水体区域对应的区域权重，并将所述区域权重映射为像素级的形态路由权重； 根据影像数据构建共享特征，基于共享特征提取得到河流专家特征、湖泊专家特征和池塘专家特征，并对共享特征和各专家特征进行光谱先验引导的特征融合处理，得到融合特征，对融合特征进行解码分类，生成水体预测概率图； 将所述形态因子向量映射为形态嵌入向量，并通过路由网络计算各连通水体区域对应的区域权重，并将所述区域权重映射为像素级的形态路由权重，具体为： 通过形态嵌入映射函数将形态因子向量映射为形态嵌入向量，，其中，为维实数向量空间，为形态嵌入向量的维度，为形态因子向量； 根据预先设定的形态子类型和形态嵌入向量，通过路由网络计算其对应的区域级权重，公式为：，其中，预先设定的形态子类型包括河流、湖泊和池塘，为第k个连通区域的河流区域级权重，为第k个连通区域的湖泊区域级权重，为第k个连通区域的池塘区域级权重，为归一化指数函数，为路由网络最后线性层的权重矩阵，为路由网络最后线性层的偏置向量； 将区域级权重映射至像素级，得到第i个连通区域内的每个像素的形态路由权重，并执行K次权重广播操作，对于属于连通区域的所有像素，直接复用该区域的权重，使得，K为连通区域数量，，H为影像数据的高度，W为影像数据的宽度，为第k个连通区域内的像素的形态路由权重。

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