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龍圖騰網恭喜南京信息工程大學申請的專利一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114943876B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210699396.8，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設備及存儲介質是由夏旻;張恩偉;王慧琴;翁理國設計研發完成，并于2022-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設備及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，使用殘差網絡作為骨干網絡對輸入圖片數據進行特征提取，整體采用編碼器?解碼器的結構，在模型中我們提出了多支路殘差上下文語義模塊，多尺度卷積子通道注意力模塊和特征融合上采樣模塊三個模塊用于強化特征提取，細化云和云影邊緣信息，增強模型的實際分割能力，相較于當前的方法檢測云和云影更加準確，有效減少背景信息的干擾，增強對云層邊緣以及薄云的檢測能力，解決了大多數網絡對于云影的檢測精度不夠高的技術問題，提高了對云和云影的檢測精度，增強了算法的魯棒性能。

本發明授權一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種多級語義融合的云和云影檢測方法，其特征在于，方法包括以下步驟：從谷歌地球上直接獲取到的原始圖片，大小為4800×2742像素，之后將原始圖片進行統一裁剪，之后通過人工手動進行圖片標簽的標注，將圖片中的云層標注為紅色，云影標注為綠色，背景標注為黑色，使得標簽與原圖一一對應，再將所有圖片以8：2的比例劃分為訓練集和驗證集；構建多級特征上下文語義融合網絡以及三個所屬模塊，其中包括多支路殘差上下文語義模塊，多尺度卷積子通道注意力模塊和特征融合上采樣模塊；所述多支路殘差上下文語義模塊采用殘差結構的形式，主體部分采用雙支路的連接方式，左邊支路是一個上下文語義支路，用于提取上下文的語義信息，并且融入了自注意力機制來關注特征圖中有意義的信息；右邊支路是一個強化特征提取支路，在使用3x3卷積塊的同時引入了兩個條狀卷積，用于強化特征的提取，實現效果的提升；所述多尺度卷積子通道注意力模塊用于提取深層通道互相之間的聯系，通過分組卷積提取不同尺度的信息后經過改進的金字塔池化模塊進一步提取深層語義信息；將數據集中的圖片進行數據增強操作，以0.2的概率對數據集中的圖片進行隨機旋轉，水平翻轉或者垂直翻轉操作，再將圖片和標簽轉換為張量作為輸入序列，并將輸入的批量大小設置為8，將初始學習率設置為0.001，衰減系數為0.98，每訓練3次更新一次學習率，一共訓練了200次，其中學習率計算公式如下：lrN＝lr0×βNs其中lrN為第N次訓練的學習率大小，lr0為初始學習率，β為衰減系數，s為更新間隔，損失函數選擇交叉熵損失函數，計算公式如下： 其中x是網絡的輸出張量，class是真實標簽，訓練過程中使用Adam算法來作為優化器，從而得到訓練后的多級特征上下文語義融合網絡；輸入一張彩色圖片，將彩色圖片經過訓練后的多級特征上下文語義融合網絡進行編碼解碼操作后輸出得到云和云影的掩膜圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市浦口區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。