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龙图腾网恭喜西南科技大学申请的专利结合密集注意力和并行上采样的遥感图像道路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：CN114092824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202010853221.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权结合密集注意力和并行上采样的遥感图像道路分割方法是由李小霞;张颖;刘晓蓉设计研发完成，并于2020-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合密集注意力和并行上采样的遥感图像道路分割方法在说明书摘要公布了：针对高分辨率遥感图像中道路分割算法精度低的问题，本发明提出一种结合密集注意力和并行上采样的遥感图像道路分割方法。本方法包括如下步骤：步骤1、设计密集空洞空间金字塔注意力模块（DenseAtrousSpatialPyramidAttention，DASPA）；步骤2、设计多路并行上采样结构（Multi‑channelParallelUpsampling，MPUpsample）；步骤3、搭建遥感图像道路分割网络，其中密集空洞空间金字塔注意力结构作用于编码器和解码器的中心部分，多路并行上采样模块作用于解码器部分；步骤4、在公开的遥感图像道路信息提取数据集上对提出的网络模型进行训练和测试；步骤5、将本发明方法的分割结果与目前先进的遥感图像道路分割方法进行比较分析。本发明方法在DeepGlobe公开数据集上能显著提高遥感图像道路分割性能，在遥感图像领域具有极大的应用价值。

本发明授权结合密集注意力和并行上采样的遥感图像道路分割方法在权利要求书中公布了：1.结合密集注意力和并行上采样的遥感图像道路分割方法，包括如下步骤：步骤1、设计密集空洞空间金字塔注意力模块（DenseAtrousSpatialPyramidAttention,DASPA）；步骤2、设计多路并行上采样结构（Multi-channelParallelUpsampling,MPUpsample）；步骤3、搭建遥感图像道路分割网络，其中密集空洞空间金字塔注意力结构作用于编码器和解码器的中心部分，多路并行上采样模块作用于解码器部分；步骤4、在公开的遥感图像道路信息提取数据集上对提出的网络模型进行训练和测试；步骤5、将本方法分割结果与目前先进的遥感图像道路分割方法进行比较分析；其中，步骤1中密集空洞空间金字塔注意力模块由空间注意力和通道注意力两个并行的分支组成，空间注意力分支包括一个1×1的卷积和一个扩张率为1,2,4,8的密集空洞空间金字塔结构，能够重新调整特征重要性，在保留图像细节信息的同时消除背景特征的干扰，从而获得更为精确的分割结果；其中，步骤2中多路并行上采样结构，首先，使用1×1卷积减少每个层次的特征图通道数；其次，分别进行2倍、4倍、8倍、16倍上采样来恢复图像分辨率，以确保在上采样过程中不会损失过多细节特征；最后，将多分支的上采样特征图进行堆叠，并依次通过3×3和1×1卷积层，从而实现图像的分割；其中，步骤3中编码器部分采用ResNet34作为预训练模型，使用7×7卷积提取原始输入图像的粗略特征，经过4个下采样层后提取到精细的图像边缘信息和位置信息；其中，密集空洞空间金字塔注意力结构作用于编码器和解码器的中心部分：密集空洞空间金字塔注意力模块首先采用密集连接的方式将不同扩张率的空洞卷积进行连接，增加网络最高层的感受野，实现所有中间特征的融合；其次通过学习权重来抑制多尺度图像不相关和易混淆的像素信息；最后结合网络的抽象空间信息和通道信息来捕获丰富的局部和全局特征，为掩码分割提供足够精确的像素级预测；其中多路并行上采样模块作用于解码器部分：多路并行上采样模块有效地将不同尺度层的特征结合起来，有助于增强目标特征的响应能力，同时为了减少特征通道融合的参数数量，该结构首先减少通道数，再通过上采样来恢复图像分辨率，并将上采样后的特征图堆叠起来整体作为输入产生分割结果。

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