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龍圖騰網恭喜電子科技大學申請的專利一種無人機遙感圖像實時語義分割方法、介質以及設備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：CN115100552B 。

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：202210778558.7，技術領域涉及：G06V20/70；該發明授權一種無人機遙感圖像實時語義分割方法、介質以及設備是由程建;劉思宇;王琪;夏子瀛;白海偉設計研發完成，并于2022-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無人機遙感圖像實時語義分割方法、介質以及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及視頻圖像處理技術領域，尤其涉及一種無人機遙感圖像實時語義分割方法包括如下步驟：獲取遙感圖像數據集，進行遙感圖像逐像素語義標簽標注；構建由圖像到類別標簽的輕量化語義分割主干網絡，隨后抽取不同位置的特征圖，通過反卷積統一其空間分辨率，并級聯作為主干網絡的輸出特征；構建多重語義關聯激活模塊分析遙感圖像中的語義信息；構建語義標簽判別模塊，通過特征圖逐像素判定語義標簽，作為語義分割的輸出結果，最終與訓練集的真實標注進行比對并計算損失，進行反向傳播優化；對遙感圖像進行實時語義分割，并實時發送分割結果。故解決了現有技術中的遙感圖像分割準確率較低、實時性較差、模型較大、難以部署在移動平臺上的問題。

本發明授權一種無人機遙感圖像實時語義分割方法、介質以及設備在權利要求書中公布了：1.一種無人機遙感圖像實時語義分割方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：構建無人機遙感圖像語義分割訓練數據集，并對數據集中的無人機遙感圖像進行語義標簽標注；步驟2：構建由圖像到逐像素類別標簽的語義分割模型的輕量化特征提取主干網絡，并基于輕量化特征提取主干網絡提取無人機遙感圖像的多尺度輸出特征圖；步驟3：構建語義分割模型的多重語義關聯激活模塊，所述多重語義關聯激活模塊包括空間語義關聯激活單元和通道語義關聯激活單元；將空間語義關聯激活單元和通道語義關聯激活單元并聯接入輕量化特征提取主干網絡；將主干網絡輸出的多尺度輸出特征圖和多重語義關聯激活模塊輸出的特征圖進行并聯，得到判別特征圖；步驟4：構建語義分割模型的語義標簽判別模塊，并在語義標簽判別模塊之后構建困難類別語義增強模塊；語義標簽判別模塊對判別特征圖中的每個像素進行語義標簽辨別，得到語義分割標簽；再基于困難類別語義增強模塊進行困難語義類別增強，得到優化后的語義分割判別結果；步驟5：采用無人機遙感圖像語義分割訓練數據集對語義分割模型進行訓練，獲得語義分割模型的初始權重；步驟6：輸入無人機遙感圖像，在邊緣計算設備上首先對輸入的無人機遙感圖像進行預處理，再將預處理后的無人機遙感圖像輸入語義分割模型中進行一次前向傳播，得到該無人機遙感圖像的逐像素的語義類別；所述空間語義關聯激活單元由卷積操作與softmax函數組成；計算流程包括特征矩陣變形、特征矩陣相乘、像素間語義關聯提取以及空間語義關聯增強；所述通道語義關聯激活單元由卷積操作與softmax函數組成；計算流程包括特征矩陣變形、特征矩陣相乘、通道間語義特征提取以及通道語義關聯增強；所述語義標簽判別模塊對判別特征圖中的每個像素進行語義標簽辨別的具體流程如下：將判別特征圖輸入語義標簽辨別模塊的全連接層獲取判別特征圖，針對判別特征圖的每個像素，由softmax函數求出該像素屬于每個類別i的后驗概率pi： 式中：xi為像素x屬于第i類的后驗概率；取后驗概率最大的類別作為該像素位置的語義分割標簽；所述困難類別語義增強模塊進行困難語義類別增強的具體步驟如下：通過困難類別語義增強模塊對語義分割標簽進行統計，獲取不同類別地物所占的面積比例，將統計結果中占比例小于圖像總面積的20％的類別視為稀少的困難類別；根據判別特征圖對困難類別的周圍部分像素計算困難程度系數： 式中：savg,smax,smin分別為各類別平均占有面積、最大的類別占有的面積、最稀少的類別占有的面積；ai為困難程度系數；si為第i個類別占有的面積；將困難類別邊緣處的像素的判別結果修正為得到優化后的語義分割判別結果圖，再通過插值法對語義分割判別結果圖進行n倍上采樣，恢復與無人機遙感圖像相同的尺寸，將語義分割標簽與無人機遙感圖像的像素一一對應，實現無人機遙感圖像的語義分割。

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