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龍圖騰網(wǎng)恭喜貴州省第二測繪院申請的專利一種基于視覺基礎(chǔ)模型優(yōu)化的U-Net++遙感語義分割方法獲國家發(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：CN119810454B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16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：202510296459.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于視覺基礎(chǔ)模型優(yōu)化的U-Net++遙感語義分割方法是由李龍強;譚登澳;馮靖宜;陳忠超;孫俊英;楊宛瑩;成其換;國嫻;袁方芳;王光文;張永富;張波;杜少君;李大言;吳榮凱設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于視覺基礎(chǔ)模型優(yōu)化的U-Net++遙感語義分割方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于視覺基礎(chǔ)模型優(yōu)化的U?Net++遙感語義分割方法，包括：遙感影像通過視覺基礎(chǔ)編碼模塊后得到視覺特征圖X0；遙感影像通過U?Net++編碼模塊依次得到遙感影像特征圖X0,0、X1,0、X2,0、X3,0、X4,0；特征融合增強模塊將視覺特征圖X0與遙感影像特征圖X4,0進行連接，然后通過通道注意力機制對連接的特征圖進行特征融合增強，經(jīng)過重投影整合恢復(fù)原始特征圖尺度得到特征圖X1；解碼模塊通過U?Net++解碼器的上采樣與特征連接進行特征圖解碼，得到輸入遙感影像的預(yù)測結(jié)果X。本發(fā)明能提高預(yù)測精度，充分發(fā)揮視覺基礎(chǔ)模型強大的先驗知識，并建立全局語義相互作用和上下文長距離關(guān)聯(lián)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于視覺基礎(chǔ)模型優(yōu)化的U-Net++遙感語義分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于視覺基礎(chǔ)模型優(yōu)化的U-Net++遙感語義分割方法，其特征在于包括以下步驟：S1、視覺基礎(chǔ)編碼：遙感影像通過視覺基礎(chǔ)編碼模塊后得到視覺特征圖X0，視覺基礎(chǔ)編碼模塊包括塊嵌入模塊、位置嵌入模塊、基礎(chǔ)塊模塊、頸部模塊，其中：塊嵌入模塊將遙感影像進行分割、展平、線性嵌入得到特征圖；位置嵌入模塊是將塊嵌入模塊處理得到的特征圖的位置向量特征，與特征圖進行相加后輸入到基礎(chǔ)塊模塊；基礎(chǔ)塊模塊包括16個transformerblock，transformerblock由多頭注意力機制MSA和多層感知機MLP塊交替組成，歸一化LN在每個transformerblock之前應(yīng)用，殘差連接在每個transformerblock之后應(yīng)用，MLP包含兩層具有GELU非線性的層；頸部模塊通過兩層卷積把transformerblock輸出的特征圖個數(shù)從768個降到256個，得到視覺特征圖X0；S2、U-Net++編碼：U-Net++編碼模塊由5個基礎(chǔ)模塊堆疊形成，每個基礎(chǔ)模塊包含兩個卷積層，第一個基礎(chǔ)模塊的卷積層是16個卷積核，第二至第五個基礎(chǔ)模塊每個基礎(chǔ)模塊的卷積層的卷積核都是上一層基礎(chǔ)模塊卷積核數(shù)量的兩倍，卷積層使用歸一化層和激活層，將上一基礎(chǔ)模塊輸出的遙感影像特征圖通過下采樣進一步提取遙感影像深層特征信息，作為下一基礎(chǔ)模塊的輸入，下采樣后特征圖大小縮小1倍；尺寸為1024×1024的3波段遙感影像通過U-Net++編碼，依次得到遙感影像特征圖X0,0、遙感影像特征圖X1,0、遙感影像特征圖X2,0、遙感影像特征圖X3,0、遙感影像特征圖X4,0；S3、特征融合增強：特征融合增強模塊將步驟S1得到的視覺特征圖X0與步驟S2得到的遙感影像特征圖X4,0進行連接，然后通過通道注意力機制對連接的特征圖進行特征融合增強，經(jīng)過重投影整合恢復(fù)原始特征圖尺度得到增強特征圖X1；S4、解碼：第一步，將遙感影像特征圖X0,0與遙感影像特征圖X1,0上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X0,1，遙感影像特征圖X1,0與遙感影像特征圖X2,0上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X1,1，遙感影像特征圖X2,0與遙感影像特征圖X3,0上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X2,1，遙感影像特征圖X3,0與增強特征圖X1上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X3,1；第二步，將遙感影像特征圖X0,0、特征圖X0,1與特征圖X1,1上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X0,2，遙感影像特征圖X1,0、特征圖X1,1與特征圖X2,1上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X1,2，遙感影像特征圖X2,0、特征圖X2,1與特征圖X3,1上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X2,2；第三步，將遙感影像特征圖X0,0、特征圖X0,1、特征圖X0,2與特征圖X1,2上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X0,3，遙感影像特征圖X1,0、特征圖X1,1、特征圖X1,2與特征圖X2,2上采樣后的特征圖進行特征連接得到特征圖X1,3；第四步，將遙感影像特征圖X0,0，特征圖X0,1、特征圖X0,2、特征圖X0,3與特征圖X1,3上采樣后的特征圖進行特征連接得到大小為1024×1024特征圖X0,4，通過一個1×1的卷積將特征圖X0,4的每一個像素值與1×1的卷積參數(shù)值相乘，得到大小為1024×1024、像素值在[0-1]之間的預(yù)測結(jié)果X，預(yù)測結(jié)果X中的每一個像素值代表該像素是目標(biāo)地物的預(yù)測概率。

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)人貴州省第二測繪院，其通訊地址為：550001 貴州省貴陽市云巖區(qū)中華北路191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)”。