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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种跨维度注意力聚合的云雪辩识方法、设备及存储介质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：CN115205624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202210722624.9，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种跨维度注意力聚合的云雪辩识方法、设备及存储介质是由夏旻;张恩伟;王慧琴;翁理国设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨维度注意力聚合的云雪辩识方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨维度注意力聚合的云雪辩识方法、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，获取训练数据，然后构建跨维度特征注意力聚合网络；再训练跨维度特征注意力聚合网络，对训练数据中的图像进行数据增强处理，然后将图像与对应的标签转化为张量，然后输入到跨维度特征注意力聚合网络中训练；最后使用训练好的跨维度特征注意力聚合网络进行预测，输入一张彩色图片，经过训练好的权重提取特征进行编码解码操作后输出得到云和雪的掩膜图像；能够有效减少复杂背景的干扰，增强对云层边缘以及薄云的检测能力，精确区分出云雪区域，避免云雪相似的光谱特性对检测结果的影响，并且在分割其他物体方面也具有不错的效果，泛化能力优秀。

本发明授权一种跨维度注意力聚合的云雪辩识方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨维度注意力聚合的云雪辩识方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 获取训练数据，所述训练数据中包括的背景、云层和雪； 构建跨维度特征注意力聚合网络，所述跨维度特征注意力聚合网络包括：上下文注意力聚合模块，多尺度条状卷积模块，深度特征语义信息提取模块和甲壳虫模块； 所述上下文注意力聚合模块用于聚合不同维度的特征图，将浅层信息与深层信息进行融合，并加入注意力机制对其中的特征信息进行筛选，将浅层特征图与深层特征图进行拼接后经过一个通道注意力模块，提取其中的通道信息权重，接着与浅层特征进行乘积，关注其中有意义的通道信息，然后再使用一个空间注意力模块对其中的空间信息进行划分，最后将输出得到的空间信息与深层特征进行相加得到最后的输出；整个模块的计算过程如下： 其中表示最终输出，•表示空间注意力操作，•表示通道注意力操作，Cat•表示通道维度上的拼接操作，•表示上采样操作，、分别表示高层特征和低层特征； 通道注意力模块用于提取其中的通道注意力权重，首先输入特征图经过一个自适应全局平均池化层得到的特征图，与一维全局平均池化的作用类似，它的计算公式如下： 之后采用多支路的形式，分别对特征图在通道上进行放缩变换，最后将两条支路分别经过Sigmoid激活函数后进行相加融合再用一层1x1卷积进行通道变换后都得到权重系数，计算过程如下： 其中表示自适应全局平均池化操作，表示1x1卷积操作，分别表示两条支路操作； 空间注意力模块用于准确筛选在遥感图像的特征提取过程中产生的大量特征信息，其中C，H，W分别表示输入特征图的通道数以及高宽，输入首先经过一个1×1卷积进行通道数调整得到，接着分别经过平均池化层和最大池化层对信息进行筛选后在通道维度上的拼接得到，然后将其重塑成大小后经过Sigmoid操作得到空间注意力权重M，最后将注意力权重与进行乘积操作；计算过程如下： 其中•表示1x1的卷积操作，•表示在通道维度上的拼接，•，•分别表示最大池化和平均池化操作，表示最终的输出特征图； 所述甲壳虫模块加入了特征增强与注意力机制，设给定两个不同的特征图和 ，其中是低层特征图，是高层语义特征图，整体过程表示为： 其中表示最后的上采样输出结果，表示中间特征增强与注意力机制过程，延续了将卷积与注意力相结合的思想，分为两条支路，其中一条支路借鉴了瓶颈模块的思想，并且将传统的3×3卷积替换成连续的1×3和3×1卷积层，在不改变感受野的同时减少了参数量，另一条支路引入空间注意力，受到轻量化注意力模块的启发，首先将输入进行一个基于通道上的平均池化和最大池化操作，接着将得到的两张特征图和进行拼接，之后再经过一个1×1的卷积进行通道数的调整得到最后的输出权重，计算过程如下： 其中表示基于通道维度上的最大池化操作，表示基于通道维度上的平均池化操作，表示卷积核大小为1×1的卷积操作，表示基于通道维度上的拼接操作； 训练跨维度特征注意力聚合网络，对训练数据中的图像进行数据增强处理，然后将图像与对应的标签转化为张量，然后输入到跨维度特征注意力聚合网络中训练； 使用训练好的跨维度特征注意力聚合网络进行预测，输入一张彩色图片，经过训练好的权重提取特征进行编码解码操作后输出得到云和雪的掩膜图像。

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