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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利遥感图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN116030293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211137692.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权遥感图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质是由王威;孙钰洁;王新;李骥设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本遥感图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像识别技术领域的一种遥感图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括获取遥感图像，并对其进行标注，得到训练样本，构建遥感图像识别模型，该模型包括：卷积分块器模块、特征提取网络以分类网络，特征提取网络包括4个stage，第一个stage采用sandglass‑CA模块增加空间连接；第二、三个stage采用小卷积核深度卷积和通道多层感知机学习图像的空间和通道维度的信息；第四个stage采用大卷积核深度卷积和通道多层感知机学习图像的空间和通道维度信息；采用训练样本对模型进行训练，采用训练好的模型对待测遥感图像进行识别。该方法使得模型能够有空间信息的重叠，提高了遥感图像分类精度。

本发明授权遥感图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取遥感图像，并对所述遥感图像进行标注，得到训练样本； 构建遥感图像识别模型，所述遥感图像识别模型包括：卷积分块器模块、特征提取网络以分类网络；卷积分块器模块用于采用卷积模块将训练样本划分为多个图像小块，所述特征提取网络包括：4个stage，第一个stage采用sandglass-CA模块增加空间连接，提取多个图像小块的空间坐标特征；第二个stage采用DWformer模块中的卷积核大小为3的深度卷积和通道多层感知机分别学习所述空间坐标特征的空间信息和通道维度的信息；第三个stage采用DWformer模块学习第二stage输出特征的空间信息和通道维度信息；第四个stage采用LKDWFormer模块中的卷积核大小为9的深度卷积和通道多层感知机学习第三stage输出特征的空间信息和通道维度信息，得到图像特征；所述分类网络用于根据所述图像特征进行遥感图像分类，得到分类预测结果； 根据将所述训练样本输入到所述遥感图像识别模型中得到的分类预测结果，以及训练样本的标注对所述遥感图像识别模型进行训练，得到训练好的遥感图像识别模型； 将获取的待测遥感图像输入到训练好的遥感图像识别模型，得到待测遥感图像的分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长沙理工大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市天心区赤岭路45号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。