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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利地表覆盖分类模型训练方法、地表覆盖分类方法及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：CN115205618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210616168.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权地表覆盖分类模型训练方法、地表覆盖分类方法及装置是由段富治;吴成路;余言勋;王亚运;牛中彬设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本地表覆盖分类模型训练方法、地表覆盖分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地表覆盖分类模型训练方法、地表覆盖分类方法及装置，该地表覆盖分类模型训练方法包括：获取训练集；将样本图像输入地表覆盖分类初始模型进行特征提取，得到特征图像；对特征图像进行第一类特征处理得到第一特征，利用第一特征预测第一分类结果；对特征图像进行第二类特征处理得到第二特征，并提取第一特征的深层特征得到第三特征，融合第二特征和第三特征，利用融合后的特征预测第二分类结果；利用标注信息计算第一分类结果和第二分类结果的总损失并进行反向传播，以调整地表覆盖分类初始模型的参数。通过上述方式，本发明能够充分利用高分辨率遥感影像的多层级特征，提高地表覆盖分类准确性。

本发明授权地表覆盖分类模型训练方法、地表覆盖分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种地表覆盖分类模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练集，所述训练集包括样本图像和对应的标注信息； 将所述样本图像输入地表覆盖分类初始模型进行特征提取，得到特征图像； 对所述特征图像进行第一类特征处理得到第一特征，利用所述第一特征预测第一分类结果； 对所述特征图像进行第二类特征处理得到第二特征，并提取所述第一特征的深层特征得到第三特征，融合所述第二特征和所述第三特征，利用融合后的特征预测第二分类结果； 利用所述标注信息计算所述第一分类结果和所述第二分类结果的总损失并进行反向传播，以调整所述地表覆盖分类初始模型的参数; 其中，所述利用所述标注信息计算所述第一分类结果和所述第二分类结果的总损失并进行反向传播，以调整所述地表覆盖分类初始模型的参数，包括：分别将第一分类结果、第二分类结果与对应的标注信息进行比对，并分别计算损失，利用两个分类结果的总损失进行反向传播，以调整所述地表覆盖分类初始模型的参数。

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