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龙图腾网获悉中国科学院光电技术研究所申请的专利基于多视角交互式神经网络的特征提取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：CN119600307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411883085.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于多视角交互式神经网络的特征提取方法是由邵涛;刘东旭;贾格;魏宇星设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角交互式神经网络的特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视角交互式神经网络的特征提取方法，所述方法包括构建基于多模块的多尺度卷积神经网络，应用并行多核实现多尺度特征信息的提取，并设计了多个网络模块的跨层连接实现多模块之间的特征交互，完成信息共享；搭建基于局部和全局特征交互式Transformer网络，在网络中应用轻量化残差块实现全局特征的局部关联，应用轻量级卷积层代替传统的卷积块来降低耗时成本；融合多模块多尺度卷积神经网络和特征交互式Transformer网络提取的特征，应用于多谱段目标识别。本发明在网络优化过程中交互式解译全局和局部信息，使得特征信息更丰富，最终获得精度相对较高的目标识别性能。

本发明授权基于多视角交互式神经网络的特征提取方法在权利要求书中公布了：1.基于多视角交互式神经网络的特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：设置神经网络的相关参数，包括学习率，批大小，所述神经网络包括并行的基于多模块轻量化的多尺度卷积神经网络和基于局部和全局特征交互式Transformer网络； 步骤2：采用主成分分析法对原始多谱段图像数据进行降维处理，得到降维后的图像数据； 步骤3：针对降维后的图像数据，以每个像素点为中心，提取所述像素点以及其邻域像素点组成的三维图像块作为样本集； 步骤4：随机选取样本集中一部分三维图像块作为训练样本集，剩余部分为测试样本集； 步骤5：针对训练集中的图像数据，基于多模块轻量化的多尺度卷积神经网络提取多尺度特征，所述多模块轻量化的多尺度卷积神经网络包括多个串联的特征提取模块，其中， 所述特征提取模块包括三个并行分支，每个分支包括空间基本单元、以及跳跃连接的频谱基本单元，三个并行分支采用基于不同卷积核大小的空间基本单元和频谱基本单元实现小尺度光谱空间特征、中尺度分支光谱特征和大尺度分支光谱空间特征的提取，并应用加法运算聚合不同尺度光谱特征； 所述多个串联的特征提取模块采用跨层传输结构进行各个特征提取模块之间的信息交流； 步骤6：针对训练集中的图像数据，基于局部和全局特征交互式Transformer网络提取多视角特征；所述局部和全局特征交互式Transformer网络包括多个串联的轻量级编码器，其中， 所述轻量级编码器包括串联的多头自注意力机制和轻量级残差块，所述轻量级残差块包括依次串联的两组轻量级卷积层、规范层、激活层，所述轻量级残差块中采用跳跃连接结构； 步骤7：基于融合机制整合多尺度特征和多视角特征，获得交互式融合特征； 步骤8：将交互式融合特征输入至输出模块进行处理，得到目标预测结果，依据目标预测结果与真实标签不断迭代训练实现网络结构参数的优化； 步骤9：检查是否满足最优网络结束条件，如果满足则结束训练获得最优神经网络，否则进入步骤5； 步骤10：神经网络达到最优后，将待测三维图像块输入至最优神经网络，输出多谱段目标识别结果。

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