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龍圖騰網恭喜福州大學申請的專利基于自適應編碼和兩階段訓練的遙感影像建筑物提取方法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：CN117079121B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202310620502.3，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權基于自適應編碼和兩階段訓練的遙感影像建筑物提取方法是由翁謙;王欽;林嘉雯;安遠;林易豐;潘增瀅;盧峰;劉詩琳;毛美艷設計研發完成，并于2023-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應編碼和兩階段訓練的遙感影像建筑物提取方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于自適應編碼和兩階段訓練的遙感影像建筑物提取方法。通過自適應二進制磁盤編碼和兩階段訓練策略將深度學習與基于點擊的交互式建筑物提取結合，提高了交互式建筑物提取的精度和魯棒性。自適應二進制磁盤編碼改進磁盤編碼固定半徑帶來的交互特征信息不足問題；通過兩階段訓練引導模型更多關注交互點擊區域的引導特征。相比已有方法，該發明能捕獲更有引導性的交互特征，大幅減少建筑物交互點擊的次數的條件下獲得相同的分割精度。

本發明授權基于自適應編碼和兩階段訓練的遙感影像建筑物提取方法在權利要求書中公布了：1.基于自適應編碼和兩階段訓練的遙感影像建筑物提取方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟S1：設計包含自適應半徑編碼器ARE和建筑物提取模型兩個部分的模型；首先，將標注好建筑物的樣本送入自適應半徑編碼器中，并生成最大適應建筑物點擊半徑的建筑物非建筑物點擊磁盤編碼圖coords_feature,設計兩個訓練階段；步驟S2：設置預測迭代閾值N和計數器n,并生成一張與輸入原始圖像大小相同的空白矩陣，同原始輸入圖像和經步驟S1生成的點擊磁盤編碼圖融合后輸入到建筑物提取模型中進行預測，計數器n加1，將預測圖送入ARE生成新的交互特征，更新預測圖；步驟S3:本步驟涉及到兩個不同的訓練階段，在第一階段中，重復步驟S2直至n達到迭代閾值N后，將預測圖與交互特征進行融合;在第二階段中，重復步驟S2直到預測圖與標簽圖的IoU大于0.9或者達到預測迭代閾值N，其中每重復一次步驟S2，更新一次迭代損失函數,最后將預測圖與交互特征進行融合；步驟S4：將步驟S3融合后的特征圖和原圖作為特征提取網絡的訓練數據,將獲得的建筑物提取結果，根據計算結果與標簽的normalizedfocalloss損失,在第一階段的訓練中通過該損失值調整模型參數，在第二階段的訓練中通過將該損失與每次迭代預測的IoU損失值求和進一步調整模型參數；通過改進的點擊編碼方案，將深度學習與交互式分割相結合，并用于高分遙感影像的建筑物提取，通過“人在回路”的策略；步驟S1中的自適應半徑編碼具體內容如下：該編碼器以交互序列所在二維空間中的坐標為圓心，根據該坐標所在像素點所代表類別，計算該點與其他類別的最小距離即最大內切圓半徑作為每個交互特征的二進制磁盤編碼半徑；步驟S3分段訓練具體內容如下：第一階段采用模型最后提取結果與標簽的損失來調整模型參數，第二階段計算步驟S2中每次迭代的IoU損失值，然后與迭代損失值加權求和作為損失值來調整模型參數。

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