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龍圖騰網恭喜中國科學院空天信息創新研究院申請的專利基于特征解耦與重耦合的高分辨率建筑物提取方法及裝置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：CN117671487B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202311533421.6，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于特征解耦與重耦合的高分辨率建筑物提取方法及裝置是由洪丹楓;李宇軒;李晨玉;姚靖;張兵設計研發完成，并于2023-11-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征解耦與重耦合的高分辨率建筑物提取方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于特征解耦與重耦合的高分辨率建筑物提取方法及裝置，其中方法包括：將目標遙感圖像輸入訓練好的解耦高分辨率網絡，得到目標遙感圖像的建筑物預測結果；將目標遙感圖像的建筑物預測結果作為目標遙感圖像的建筑物提取結果；其中，目標遙感圖像的建筑物預測結果包括目標遙感圖像的邊界預測結果和目標遙感圖像的分割預測結果；解耦高分辨率網絡為并行結構，由淺層特征提取模塊、過渡層、多個多尺度特征融合模塊和預測結果輸出模塊組合而成，并根據帶有建筑物提取結果標簽的樣本遙感圖像訓練集訓練得到；多尺度特征融合模塊由特征解耦重耦合模塊和基本塊構成。從而可以更準確地匹配真實地面數據中的分割和邊界。

本發明授權基于特征解耦與重耦合的高分辨率建筑物提取方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于特征解耦與重耦合的高分辨率建筑物提取方法，其特征在于，包括：將目標遙感圖像輸入訓練好的解耦高分辨率網絡，得到所述目標遙感圖像的建筑物預測結果；將所述目標遙感圖像的建筑物預測結果作為所述目標遙感圖像的建筑物提取結果；其中，所述目標遙感圖像的建筑物預測結果包括所述目標遙感圖像的邊界預測結果和所述目標遙感圖像的分割預測結果；所述解耦高分辨率網絡為并行結構，由淺層特征提取模塊、過渡層、多個多尺度特征融合模塊和預測結果輸出模塊組合而成，并根據帶有建筑物提取結果標簽的樣本遙感圖像訓練集訓練得到；所述多尺度特征融合模塊由特征解耦重耦合模塊和基本塊構成；所述解耦高分辨率網絡包括依次連接的淺層特征提取模塊、第一過渡層、第一多尺度特征融合模塊組、第二過渡層、第二多尺度特征融合模塊組和預測結果輸出模塊；所述淺層特征提取模塊用于對輸入圖像進行特征提取，得到第一分辨率特征；所述第一過渡層用于基于所述第一分辨率特征，生成第二分辨率特征；所述第一多尺度特征融合模塊組用于基于所述第一分辨率特征和所述第二分辨率特征，得到多尺度上的輸出特征結果；所述第二過渡層，用于基于經過所述第一多尺度特征融合模塊組的第一分辨率特征和第二分辨率特征，生成第三分辨率特征；所述第二多尺度特征融合模塊組，用于基于經過所述第一多尺度特征融合模塊組的第一分辨率特征和第二分辨率特征以及所述第三分辨率特征，得到多尺度上的輸出特征結果；所述預測結果輸出模塊，用于基于所述第一多尺度特征融合模塊組的輸出特征結果和所述第二多尺度特征融合模塊組的輸出特征結果，分別對邊界特征和分割特征進行融合及上采樣操作，得到所述輸入圖像的邊界預測結果和分割預測結果。

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中國科學院空天信息創新研究院，其通訊地址為：100094 北京市海淀區鄧莊南路9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”。