中国科学院地理科学与资源研究所王志华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利地理分区协同编码的复杂场景智能分类方法与装置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：CN121170361B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511101152.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权地理分区协同编码的复杂场景智能分类方法与装置是由王志华;杨晓梅;刘岳明;张轻扬;郜酷设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本地理分区协同编码的复杂场景智能分类方法与装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种地理分区协同编码的复杂场景智能分类方法与装置，属于使用分类的图像识别技术领域，包括：获取研究区的综合地理分区，为每个综合地理分区进行分区编码，获得分区编码向量；基于深度学习模型构建影像编码模型，以高分辨率遥感影像为输入数据，使用影像编码模型对遥感影像进行场景分类，基于影像编码模型最后一层全连接层生成影像编码向量，并将分区编码向量与影像编码向量连接，生成分区协同的特征表达向量；基于特征表达向量构建场景监督分类模型，对场景监督分类模型进行迭代训练，直到模型收敛，以得到训练好的场景监督分类模型；利用训练好的场景监督分类模型，对待分类的场景单元进行分类。该方法能够提高场景分类的准确度。
本发明授权地理分区协同编码的复杂场景智能分类方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种地理分区协同编码的复杂场景智能分类方法，其特征在于，包括： 获取研究区的综合地理分区，并为每个所述综合地理分区进行分区编码，获得分区编码向量；所述综合地理分区包括多个场景单元，在同一个综合地理分区下，多个所述场景单元共享一个分区编码；所述分区编码向量，是所述综合地理分区的唯一标识； 基于深度学习模型构建影像编码模型，以高分辨率遥感影像为输入数据，使用影像编码模型对遥感影像进行场景分类，基于所述影像编码模型最后一层全连接层，生成影像编码向量，并将所述分区编码向量与所述影像编码向量连接，生成分区协同的特征表达向量； 基于所述特征表达向量构建场景监督分类模型；并对所述场景监督分类模型进行迭代训练，直到模型收敛，以得到训练好的场景监督分类模型； 利用训练好的场景监督分类模型，对待分类的场景单元进行分类，得到场景分类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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