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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于双分支强化网络的少样本遥感图像语义分割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：CN119516186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411460758.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于双分支强化网络的少样本遥感图像语义分割方法是由王鑫;江怡;王梓奕设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支强化网络的少样本遥感图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支强化网络的少样本遥感图像语义分割方法。首先，搭建骨干网络，从支持图像和查询图像中分别提取中、高级支持特征和查询特征；其次，构建基于特征定制和激活重构的原型强化模块，将中级支持特征和查询特征输入该模块，得到强化的原型特征；接着，提出基于多水平引导的强化模块，将高级支持特征和查询特征输入该模块，得到多水平引导图；最后，设计编码器，将强化的原型特征、高级查询特征和多水平引导图进行融合，得到最终分割结果。本发明设计的原型强化模块能深入刻画目标类别的语义特征，提升目标表达能力；同时提出的多水平引导强化模块可捕捉不同层次图像间相关性，通过无偏知识增强整体框架，获得良好分割性能。

本发明授权基于双分支强化网络的少样本遥感图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.基于双分支强化网络的少样本遥感图像语义分割方法，包含六个步骤，其特征在于： 1构建少样本遥感图像语义分割数据集，将数据集分为训练集Dtrain和测试集Dtest，Dtrain和Dtest均由若干组样本集组成； 2构建基于查询图像引导的双分支强化少样本遥感图像语义分割网络，该网络主要包括四个部分：骨干网络、基于特征定制和激活重构的原型强化模块、基于多水平引导的强化模块、及解码器，该网络在步骤1中的训练集Dtrain上进行训练，在测试集Dtest上进行测试； 3采用步骤2中骨干网络，分别对每一组样本集中的支持图像和查询图像进行深度特征提取，得到中、高级支持特征和中、高级查询特征； 4将步骤3中得到的中级支持特征和中级查询特征送入步骤2中的基于特征定制和激活重构的原型强化模块，得到强化的原型特征； 5将步骤3中得到的高级支持特征和高级查询特征送入步骤2中的基于多水平引导的强化模块，得到多水平引导图； 6将步骤3中的高级查询特征、步骤4中的强化原型特征和步骤5中的多水平引导图送入步骤2中的解码器，实现对遥感图像的精确语义分割。

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河海大学，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1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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