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龙图腾网获悉苏州空天信息研究院;北京化工大学申请的专利一种大规模遥感图片数据集标注的自动生成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：CN116824360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310550251.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种大规模遥感图片数据集标注的自动生成方法是由胡岩峰;刘国龙;任岩;顾爽;陶昊然;潘月浩;徐夏;胡伟;张帆设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模遥感图片数据集标注的自动生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模遥感图片数据集标注的自动生成方法。本方法中，提出了一个双阶段的半监督方法，用于为遥感数据集生成定位注释。对于一个特定的目标，如机场，只需要包含特定目标和不包含特定目标的两部分样本图像，就能用本系统的方法来生成像素级的定位注释，同时提出了一种新的方法来更准确地定位遥感图像中的目标。一个包含正样本图片包含特定的目标和负样本图片不包含特定的目标的数据集经过一个三分类器网络得到初步定位区域，本发明用一个三分类器取代中双分类器，提高准确度和生成速度。

本发明授权一种大规模遥感图片数据集标注的自动生成方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模遥感图片数据集标注的自动生成方法，其特征在于：所述大规模遥感图片数据集标注的自动生成方法包括以下步骤： S1:建立一个包括两类图像的数据集，即有目标和无目标的图像，采用两阶段的策略来生成像素级的定位注释；准备好的数据集首先被送入一个三分类模型，以获得那些有目标的图像的初步像素级注释，然后应用一个基于transformer的模型，通过完善注释获得更准确的注释； S2:在第一阶段，输入的图像首先通过backbone，backbone是在准备好的两类数据集上训练的，用于特征提取，然后通过三个平行分类器进行目标定位，在第二阶段，基于移动窗口的transformer结构被用来进一步细化结果； S3:用分类模型得到初步标签；用分类模型对语义感兴趣的对象进行定位，进一步构建一个三重分类器模型，以捕捉因背景杂乱和目标多样而导致的更准确的区域；三重分类器模型包含三个并行的分类器结构；每个分类器结构都包含一些卷积层、GAP和一个softmax层；第一个分类器得到的特征图识别区域剔除之后传入第二个分类器作为输入，第二个分类器得到的特征图识别区域剔除之后传入第三个分类器作为输入；最后将保存的三个特征图进行融合，得到最终的特征图，经阈值转换之后即为最终结果； S4:用基于transformer的网络来细化结果，在第二阶段中的基于transformer的显著性模型里，引入了一个基于移动窗口的注意力计算机制，以便捕获更多的全局信息； S5:转换器由Lc个基本transformer层组成；编码器的输出T3通过该层，得到输出D3；最后，D3被解码器处理，以RT2T结构为backbone，得到最终的精炼区域，之后结束整个生成过程； 所述步骤S4中，用基于移动窗口的注意力模块取代基于窗口的注意力模块；对于高分辨率的遥感图像，引入移动窗口的划分策略；输入的是8×8patch的特征图，在l层窗口内含有4×4个patch，窗口划分后为2×2个大小为4×4的窗口；在l+1层，使用移动的窗口划分策略；新产生的部分窗口跨越了上一层临近窗口间的边界；l层左上角的4×4窗口在l+1层分别进入了新的四个窗口内；l层4×4窗口中左上角的2×2部分成为新的一个独立窗口，l层4×4窗口中右上角的2×2部分汇入l+1层的2×4新窗口中，l层4×4窗口中左下角的2×2部分汇入l+1层的4×2新窗口中,l层4×4窗口中右下角的2×2部分汇入l+1层的4×4新窗口中。

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苏州空天信息研究院;北京化工大学，其通讯地址为：215127 江苏省苏州市苏州工业园区独墅湖大道158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”。

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