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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种基于多尺度查询的Maskformer耕地地块识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119418211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411557513.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于多尺度查询的Maskformer耕地地块识别方法是由李之超;董金玮设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度查询的Maskformer耕地地块识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多尺度查询的Maskformer耕地地块识别方法，该方法包括：基于Maskformer模型构建MSQformer模型，其中，MSQformer模型包括多尺度特征提取与嵌入模块、mask生成模块、多尺度mask融合模块及分割预测模块，基于预设的数据集对MSQformer模型进行训练，得到训练后的MSQformer模型，基于训练后的MSQformer模型进行耕地地块识别。本发明借助多个查询来增加耕地块mask预测的准确性，同时基于每个查询和相应尺度的特征图进行耕地块mask的预测，提高了预测精度。

本发明授权一种基于多尺度查询的Maskformer耕地地块识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度查询的Maskformer耕地地块识别方法，其特征在于，包括： 基于Maskformer模型构建MSQformer模型，其中，MSQformer模型包括多尺度特征提取与嵌入模块、mask生成模块、多尺度mask融合模块及分割预测模块； 基于预设的数据集对MSQformer模型进行训练，得到训练后的MSQformer模型； 基于训练后的MSQformer模型进行耕地地块识别； 所述多尺度特征提取与嵌入模块用于通过骨干网络提取多尺度特征，并将最后的特征图作为嵌入特征输入transformerdecoder进行解码，具体为： 将采集到的影像RGB∈RH×W输入骨干网络ResNet50进行特征提取，得到降分辨率特征图尺度其中，CF为影像特征的通道维度，Si＝23+ii＝1,2,3,4，将其输入Transformerdecoder中进行语义解码，其中，TransformerDecoder由若干个Transformerdecoderlayer堆叠组成，对同一个TransformerDecoder产生不同数量的查询向量以生成对应尺度的隐层特征其中CQ为查询向量维度，Ni为查询向量个数，CH为隐层特征维度，i＝1，2，3，最终获取多尺度下一一对应的隐层特征和影像特征。

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