中国海洋大学李鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取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：CN116824373B 。
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：202310764826.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取方法及系统是由李鹏;祝全桃;李振洪;王厚杰设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于信息技术服务技术领域，公开了一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取方法及系统，通过融合深度学习和传统机器学习，实现快速且大范围的水体提取。本发明具有传统机器学习的高效性和深度学习的深层特征提取性，在数据准备、网络框架优化和影像聚类后处理具有较大创新性。本发明先利用传统机器学习初步确定像素聚类范围，再利用卷积神经网络层对该范围内像素进行进一步聚类，最后通过聚类后二值化获得水体提取结果。本发明适用性较强，可用于包括洪水制图、地表水提取、岸线变化监测等多种实际需求，能够满足快速、大范围、较高精度的水体提取。
本发明授权一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的大范围快速遥感水体提取方法，其特征在于，包括： 将预处理后影像分割为能够满足计算机算力要求的训练影像，根据最小误差分割方法，在分割阈值附近划定深度学习框架的聚类范围，利用深度学习框架对该范围像素进行聚类，所述分割阈值对应的中间区域范围为介于高置信度水体和非水体之间的范围，高置信度水体为SAR影像中反射率极低的像素区域，高置信度非水体为SAR影像中反射率极高的像素区域； 对水体、非水体占比极不均匀的训练影像进行训练时，利用两个超参数，防止随着训练次数的不断增加，其水体或非水体像素块发生丢失； 所述两个超参数基于Uint8型数据的像素范围[0,255]设定，具体限制条件通过公式： ； 其中，和分别为第和次训练输出的超像素块的像素值，超参数分别是90,160； 聚类后的影像利用原始训练影像的像素特征对聚类影像进行二值化，最终生成水体-非水体分类图。
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