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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种SAR影像叠掩检测方法、装置、设备以及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：CN119780920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411780632.4，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种SAR影像叠掩检测方法、装置、设备以及存储介质是由李文超;魏瑞增;王中奥;赵兵;王磊;饶章权;彭大伟;周恩泽;陈超;鄂盛龙;江俊飞;李国强;毕明利;龚博;赖诗钰设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR影像叠掩检测方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种SAR影像叠掩检测方法、装置、设备以及存储介质，所述方法包括：获取当前检测区域的SAR时序影像数据、外部DEM数据和外部地表分类覆盖数据；根据所述SAR时序影像数据得到当前检测区域的区域幅度图，并对所述区域幅度图进行归一化处理；根据所述SAR时序影像数据得到对应的干涉相位图，并计算相干系数；对所述外部DEM数据进行归一化处理，继而将归一化后的区域幅度图、干涉相位图、相干系数、归一化后的外部DEM数据和外部地表分类覆盖数据进行波段拼接，生成对应的数据块，并将所述数据块输入至预设的叠掩识别模型，得到当前检测区域的叠掩识别结果。通过本发明可以提高SAR的叠掩识别精度。

本发明授权一种SAR影像叠掩检测方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种SAR影像叠掩检测方法，其特征在于，包括： 获取当前检测区域的SAR时序影像数据和对应的外部异源数据；其中，所述外部异源数据包括：外部DEM数据和外部地表分类覆盖数据； 从所述SAR时序影像数据中提取对应的幅度信息，根据所提取的幅度信息得到当前检测区域的区域幅度图，并对所述区域幅度图进行归一化处理； 对所述SAR时序影像数据进行干涉处理，得到对应的干涉相位图，并根据所述干涉相位图计算对应的相干系数； 对所述外部DEM数据进行归一化处理，继而将归一化后的区域幅度图、干涉相位图、相干系数、归一化后的外部DEM数据和外部地表分类覆盖数据进行波段拼接，生成对应的数据块，并将所述数据块输入至预设的叠掩识别模型，以使所述叠掩识别模型对所输入的数据块数据进行影像级别的数据融合； 对融合后的数据进行浅层特征提取，并对所提取的浅层特征进行特征融合；其中，进行浅层特征提取时，考虑输入数据卷积核范围上的像素领域关系，对像素的区域间特征依赖模式进行提取； 根据融合后的浅层特征，依次通过CFE‑2模块与CFE‑3模块提取融合浅层特征中的全局特征，继而对所提取的全局特征进行特征融合和特征分类，得到当前检测区域的叠掩识别结果； 其中，CFE‑2模块包括两个分支结构，特征数据在进入CFE‑2分支1时不做采样处理，在进入CFE‑2分支2时进行2倍下采样； CFE‑3模块包括3个分支结构，CFE‑3分支1的输入由CFE‑2分支2的输出数据进行2倍上采样后，与CFE‑2分支1的输出数据进行融合得到；CFE‑3分支2的输入由CFE‑2分支1的输出数据进行2倍下采样后，与CFE‑2分支2的输出数据进行融合得到；CFE‑3分支3的输入由CFE‑2分支1的输出数据进行4倍下采样，和CFE‑2分支2的输出数据进行2倍下采样后融合得到； 叠掩识别模型接收多个时刻的数据块作为不同通道的输入，经处理后得到多个通道的输出作为所述叠掩识别结果； 其中，所述叠掩识别模型是以历史SAR时序影像数据和对应的历史外部异源数据为输入，以对应区域的叠掩识别结果为输出，对一预设的深度学习模型进行训练得到的。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757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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