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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利卫星云图分割与云量计算方法和装置、系统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：CN120747968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511262046.5，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权卫星云图分割与云量计算方法和装置、系统是由魏巍;段鑫龙;王子鑫设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本卫星云图分割与云量计算方法和装置、系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种卫星云图分割与云量计算方法和装置、系统，包括：对风云气象卫星数据集进行预处理；解析预处理后风云卫星云图数据集中RLE编码格式的训练集标签，并转换为像素级云层分类蒙版图像；构建编码‑解码结构的卷积神经网络；根据像素级云层分类蒙版图像训练编码‑解码结构的卷积神经网络；将待处理预定区域卫星云图输入到训练好的编码‑解码结构的卷积神经网络中进行像素级云层分割，生成高云、中云、低云三类云层的蒙版图像；根据云层识别结果，采用网格化分割方式进行云量计算。采用本发明的技术方案，提升云识别的准确性和自动化程度，提高大规模云量计算的效率。

本发明授权卫星云图分割与云量计算方法和装置、系统在权利要求书中公布了：1.一种卫星云图分割与云量计算方法，其特征在于，包括： 步骤S1、对风云气象卫星数据集进行预处理；其中，所述预处理包括：灰度化、对比度增强、降噪、数据增强； 步骤S2、解析预处理后风云卫星云图数据集中RLE编码格式的训练集标签，并转换为像素级云层分类蒙版图像； 步骤S3、构建编码-解码结构的卷积神经网络；其中，卷积神经网络的编码器包括：MobileNetV2模块和ASPP模块，卷积神经网络的解码器包括：DeepLabV3Plus模块；MobileNetV2模块用于提取深层特征，并通过多层卷积和激活操作；ASPP模块用于多尺度上下文信息提取；DeepLabV3Plus模块作为用于恢复分割图像的空间分辨率，通过逐步上采样恢复细节信息，并通过卷积操作进行优化； 步骤S4、根据像素级云层分类蒙版图像训练编码-解码结构的卷积神经网络；其中，采用Adam优化算法进行参数更新，采用多分类Dice损失函数作为损失函数，采用风云气象卫星数据集的验证集寻找最佳分割阈值和分割尺寸； 步骤S5、将待处理预定区域卫星云图输入到训练好的编码-解码结构的卷积神经网络中进行像素级云层分割，生成高云、中云、低云三类云层的蒙版图像； 步骤S6、采用OpenCV加权叠加方法，将云层识别结果与原始云图融合，实现可视化展示； 步骤S7、根据云层识别结果，采用网格化分割方式进行云量计算。

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