中南大学;内蒙航天动力机械测试所陶超获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学;内蒙航天动力机械测试所申请的专利一种顾及地物物候异质性的跨域遥感影像自适应学习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：CN116152666B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310258590.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种顾及地物物候异质性的跨域遥感影像自适应学习方法是由陶超;王昊;李海峰;孙燕涛;云杰设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种顾及地物物候异质性的跨域遥感影像自适应学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种顾及地物物候异质性的跨域遥感影像自适应学习方法，所述方法包括以下步骤：给定带有分割标签YA的源时相数据集XA和没有标签的目标时相数据集XB，训练Mst生成顾及地物物候异质性的风格迁移样本；利用风格迁移样本训练Mseg减小源域和目标域的类别特征分布差异，同时构建Mst和Mseg的双向优化学习机制，提升跨时相遥感影像域自适应学习能力，完成对XB的语义分割任务。本发明在减小不同时相域之间的类别特征分布差异上更有优势，提升模型的域自适应学习效果；加强了风格迁移过程和语义分割过程的信息交互。
本发明授权一种顾及地物物候异质性的跨域遥感影像自适应学习方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及地物物候异质性的跨域遥感影像自适应学习方法，其特征在于，该方法应用于风格迁移网络Mst和语义分割网络Mseg，所述方法包括以下步骤： 给定带有分割标签YA的源时相数据集XA和没有标签的目标时相数据集XB，训练Mst生成顾及地物物候异质性的风格迁移样本； 利用所述风格迁移样本训练Mseg减小源域和目标域的类别特征分布差异，同时构建Mst和Mseg的双向优化学习机制，提升跨时相遥感影像域自适应学习能力，完成对XB的语义分割任务； 所述双向优化学习机制中模型双向优化包括两个方向：Mseg→Mst和Mst→Mseg；表示第m次模型双向优化，表示初始模型为源域模型，为生成的目标域伪分割图；Mseg→Mst优化方向表示利用语义分割网络预测的目标域伪标签训练顾及地物物候异质性的风格迁移网络，Mst→Mseg优化方向表示利用风格迁移样本优化语义分割网络。
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