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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于动态混合梯度卷积的遥感图像地物要素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：CN116188881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310147350.X，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于动态混合梯度卷积的遥感图像地物要素提取方法是由吴有明;候建龙;闫志远;戴威;王佩瑾设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态混合梯度卷积的遥感图像地物要素提取方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于动态混合梯度卷积的遥感图像地物要素提取方法，可以应用于遥感图像解析技术领域。该方法包括：将遥感图像输入自适应边界提取的编码网络中，利用不同的卷积组提取遥感图像的图像特征，分别输出第一特征图和第二特征图，其中，输出第一特征图使用的第一卷积组中的卷积次数小于输出第二特征图使用的第二卷积组中的卷积次数，遥感图像中包括地物要素的边界信息；对第二特征图进行金字塔池化，得到池化特征图；利用编码网络对第一特征图的边界信息进行编码增强，得到增强特征图；捕获增强特征图的长距离依赖关系，得到提取特征图；将提取特征图与池化特征图进行特征融合，生成目标特征图。

本发明授权基于动态混合梯度卷积的遥感图像地物要素提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态混合梯度卷积的遥感图像地物要素提取方法，包括： 将遥感图像输入自适应边界提取的编码网络中，利用不同的卷积组提取所述遥感图像的图像特征，分别输出第一特征图和第二特征图，其中，输出所述第一特征图使用的第一卷积组中的卷积次数小于输出所述第二特征图使用的第二卷积组中的卷积次数，所述遥感图像中包括地物要素的边界信息； 对所述第二特征图进行金字塔池化，得到池化特征图； 利用所述编码网络对所述第一特征图的边界信息进行编码增强，得到增强特征图； 捕获所述增强特征图的长距离依赖关系，得到提取特征图； 将所述提取特征图与所述池化特征图进行特征融合，生成目标特征图； 其中，所述将遥感图像输入自适应边界提取的编码网络中，利用不同的卷积组提取所述遥感图像的图像特征，分别输出第一特征图和第二特征图，包括： 利用所述编码网络的第一卷积组对所述遥感图像进行下采样，得到所述第一特征图； 利用所述编码网络的第二卷积组对所述第一特征图进行下采样，得到所述第二特征图，所述第二卷积组中的卷积次数大于第一卷积组中的卷积次数； 其中，所述利用所述编码网络的第二卷积组对所述第一特征图进行下采样，得到所述第二特征图，包括： 利用所述第二卷积组中的第一动态混合梯度卷积对所述第一特征图进行下采样，得到第一卷积图； 利用所述第二卷积组中的第二动态混合梯度卷积对所述第一卷积图进行编码增强，得到第二卷积图； 利用所述第二卷积组中的第三动态混合梯度卷积对所述第二卷积图进行编码增强，得到所述第二特征图。

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