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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种结合AST与分层传导聚合的遥感影像道路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：CN120451793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510619472.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种结合AST与分层传导聚合的遥感影像道路提取方法是由刘萍;牛琼;张春晋;张煜振;张华栋;岳志川设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合AST与分层传导聚合的遥感影像道路提取方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种结合AST与分层传导聚合的遥感影像道路提取方法，解决了传统卷积神经网络的道路提取方法在跳跃连接中存在浅层纹理特征与深层语义特征的表征冲突问题；方法包括以下步骤：将遥感图像数据集按照一定的比例随机划分为训练集和测试集；构建遥感图像道路分割网络：该网络中包括分层传导聚合模块、AgentSwinTransformer模块；将经过预处理的训练集数据输入遥感图像道路分割网络中，对遥感图像道路分割网络进行训练直到模型收敛，并保存模型权重文件；将测试集图像输入到训练好的模型中，输出图像道路数据的精确分割结果；本申请应用于遥感图像道路分割领域，能够完整的获取图像全局上下文信息，将道路准确的分割出来。

本发明授权一种结合AST与分层传导聚合的遥感影像道路提取方法在权利要求书中公布了：1.一种结合AST与分层传导聚合的遥感影像道路提取方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：制作遥感道路分割数据集，并将其划分为训练集和测试集； 步骤二：搭建遥感图像道路分割网络，包括： 步骤2.1：搭建编码器模块和解码器模块； 步骤2.2：在每个阶段的编码器和解码器的跳跃连接处加入分层传导聚合模块，分层传导聚合模块基于跳跃连接构建金字塔式双路径注意力架构，通过双路径注意力机制与金字塔式特征交互架构，逐步完成噪声抑制、语义增强与多尺度特征融合，最终将多尺度优化特征通过跳跃连接传递至对应解码器； 分层传导聚合模块中的双路径注意力机制包括全局注意力和局部位置注意力，全局注意力由通道注意力子模块和空间注意力子模块串联构成； 分层传导聚合模块接收来自编码器当前层级的原始特征图以及经过上一层级分层传导聚合模块处理后的浅层优化特征，首先对当前层级的原始特征图实施双路径注意力加权：全局注意力通过通道-空间双重校准机制，利用MLP生成通道权重抑制噪声后叠加7×7大核卷积生成的空间权重强化道路连续性；局部位置注意力采用水平-垂直分解策略通过方向特异性池化生成方向敏感权重，二者加权叠加形成语义增强的特征后，对经过上一层级分层传导聚合模块处理后的浅层优化特征进行3×3卷积下采样与批量归一化调整其分辨率，将其与当前层特征沿通道维度拼接得到融合特征，实现跨层交互； 步骤2.3：在最后一个阶段的编码器与第一个阶段的解码器之间加入Agent-SwinTransformer模块，Agent-SwinTransformer模块融合了Agent-Attention机制与SwinTransformer架构，通过多粒度窗口划分与代理注意力机制协同优化，在维持局部细节精度的基础上构建全局道路拓扑关联； Agent-SwinTransformer模块以编码器模块输出的特征图作为输入特征，通过三条并行分支实施差异化处理：首先将输入特征拆解为多个非重叠像素块，随后分别采用2×2、4×4、8×8三种窗口粒度进行特征增强； 各分支内部通过层级堆叠的代理注意力模块实现高效特征交互，其中核心的代理令牌机制将窗口内4个patch特征池化为1个代理令牌，使注意力计算复杂度从平方级降至线性级，代理令牌先与窗口内原始特征进行局部上下文交互，再通过移位窗口机制跨窗口传递全局信息； 步骤三：采用训练集对构建的遥感图像道路分割网络进行训练，并保存训练权重； 步骤四：将经过处理的遥感道路图像输入到训练好的遥感图像道路分割网络中，输出遥感图像数据的精确分割结果。

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