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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請的專利一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114943876B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210699396.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由夏旻;張恩偉;王慧琴;翁理國設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-20向國家知識產(chǎn)權(quán)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(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，使用殘差網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)對輸入圖片數(shù)據(jù)進行特征提取，整體采用編碼器?解碼器的結(jié)構(gòu)，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(shù)網(wǎng)絡(luò)對于云影的檢測精度不夠高的技術(shù)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(fā)明授權(quán)一種多級語義融合的云和云影檢測方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)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(tǒng)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(yīng)，再將所有圖片以8：2的比例劃分為訓(xùn)練集和驗證集；構(gòu)建多級特征上下文語義融合網(wǎng)絡(luò)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(jié)構(gòu)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(guān)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(xiàn)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(lián)系，通過分組卷積提取不同尺度的信息后經(jīng)過改進的金字塔池化模塊進一步提取深層語義信息；將數(shù)據(jù)集中的圖片進行數(shù)據(jù)增強操作，以0.2的概率對數(shù)據(jù)集中的圖片進行隨機旋轉(zhuǎn)，水平翻轉(zhuǎn)或者垂直翻轉(zhuǎn)操作，再將圖片和標簽轉(zhuǎn)換為張量作為輸入序列，并將輸入的批量大小設(shè)置為8，將初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，衰減系數(shù)為0.98，每訓(xùn)練3次更新一次學(xué)習(xí)率，一共訓(xùn)練了200次，其中學(xué)習(xí)率計算公式如下：lrN＝lr0×βNs其中l(wèi)rN為第N次訓(xùn)練的學(xué)習(xí)率大小，lr0為初始學(xué)習(xí)率，β為衰減系數(shù)，s為更新間隔，損失函數(shù)選擇交叉熵損失函數(shù)，計算公式如下： 其中x是網(wǎng)絡(luò)的輸出張量，class是真實標簽，訓(xùn)練過程中使用Adam算法來作為優(yōu)化器，從而得到訓(xùn)練后的多級特征上下文語義融合網(wǎng)絡(luò)；輸入一張彩色圖片，將彩色圖片經(jīng)過訓(xùn)練后的多級特征上下文語義融合網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京信息工程大學(xué)，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市浦口區(qū)寧六路219號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。