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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于深度学习的卫星遥感影像海水养殖识别方法及系统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：CN120808193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510962196.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度学习的卫星遥感影像海水养殖识别方法及系统是由艾彬;区珀源;陈思宇;瞿成意设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的卫星遥感影像海水养殖识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的卫星遥感影像海水养殖识别方法及系统，该方法包括：获取原始卫星遥感影像与标注数据并进行数据预处理，得到预处理后的图像切片数据与掩码标注数据；基于UPerNet分割网络，选择ConvNeXt作为编码器，引入SCSE注意力机制，构建海水养殖设施识别模型；基于海水养殖设施识别模型，对预处理后的图像切片数据与掩码标注数据进行识别，得到卫星遥感影像海水养殖设施识别结果。本发明能够精确定位养殖设施的边界，提高海水养殖设施识别的准确性。本发明作为基于深度学习的卫星遥感影像海水养殖识别方法及系统，可广泛应用于遥感影像处理技术领域。

本发明授权基于深度学习的卫星遥感影像海水养殖识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的卫星遥感影像海水养殖识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取原始卫星遥感影像与标注数据并进行数据预处理，得到预处理后的图像切片数据与掩码标注数据； 基于UPerNet分割网络，选择ConvNeXt作为编码器，引入SCSE注意力机制，构建海水养殖设施识别模型； 所述海水养殖设施识别模型具体包括ConvNeXt编码器、金字塔池化模块、基于SCSE注意力机制的特征融合层、混合层与分类头，所述ConvNeXt编码器的第一输出端与所述金字塔池化模块的输入端连接，所述ConvNeXt编码器的第二输出端与所述基于SCSE注意力机制的特征融合层的输入端连接，所述基于SCSE注意力机制的特征融合层的输出端与所述混合层的输入端连接，所述混合层的输出端与所述分类头的输入端连接，其中： 所述ConvNeXt编码器包括第一编码器层、第二编码器层、第三编码器层与第四编码器层； 所述基于SCSE注意力机制的特征融合层包括第一特征融合层、第二特征融合层、第三特征融合层与第四特征融合层； 所述第一编码器层的输出端分别与所述第二编码器层的输入端以及所述第四特征融合层的输入端连接，所述第二编码器层的输出端分别与所述第三编码器层的输入端以及所述第三特征融合层的输入端连接，所述第三编码器层的输出端分别与所述第四编码器层的输入端以及所述第二特征融合层的输入端连接，所述第四编码器层的输出端分别与所述金字塔池化模块的输入端以及所述第一特征融合层的输入端连接，所述金字塔池化模块的输出端与所述第一特征融合层的输入端连接，所述第一特征融合层的输出端与所述第二特征融合层的输入端连接，所述第二特征融合层的输出端与所述第三特征融合层的输入端连接，所述第三特征融合层的输出端与所述第四特征融合层的输入端连接，所述第二特征融合层的输出端、所述第三特征融合层的输出端、所述第四特征融合层的输出端均与所述混合层的输入端连接； 基于海水养殖设施识别模型，对预处理后的图像切片数据与掩码标注数据进行识别，得到卫星遥感影像海水养殖设施识别结果。

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