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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种结合CNN曼巴的对比预训练云检测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：CN119418176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510014546.0，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种结合CNN曼巴的对比预训练云检测方法是由徐凯;潘如杭;汪安铃;程志友设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合CNN曼巴的对比预训练云检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合CNN曼巴的对比预训练云检测方法，所述方法包括以下步骤：构建与处理遥感影像云检测数据集、构建CNN曼巴云检测网络、CNN曼巴云检测网络的云雪像素对比预训练、微调CNN曼巴云检测网络、对CNN曼巴云检测网络进行测试。与现有技术相比，CNN方法能提取图像的局部特征，曼巴方法能提取图像的全局特征，结合CNN和曼巴方法既可以留意图像中云的边缘细节，又能从整幅图像上看到云的区域，提高云检测的精度。同时利用云雪数据对网络进行预训练，让网络区分云和雪之间的差异，在后续微调阶段不会把雪错分成云，实现更精准的云检测任务。

本发明授权一种结合CNN曼巴的对比预训练云检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合CNN曼巴的对比预训练云检测方法，其特征在于，包括以下步骤：11）构建与处理遥感影像云检测数据集，包括以下步骤：111）筛选出哨兵2号中云雪共存的影像，对云雪共存影像进行不重叠裁剪，裁剪后大小为384×384，保存为tif图像，作为预训练的数据集SnowData；112）手动标注SnowData对应标签的云雪像素值，云为1、雪为2、其他作为背景为0，标签也保存为tif，作为预训练的标签；113）选择卫星遥感影像中有云的景，对有云的景进行不重叠裁剪，裁剪后图像大小为384×384，并对图像进行伽马校正，保存为tif图像，作为微调数据集CloudData，按照8：2分为训练集TrainData和测试集TestData；114）获取CloudData对应标签，其云像素值为1、其他为0，标签也保存为tif，作为微调数据集的标签；12）构建CNN曼巴云检测网络，包含三个模块：构建一个曼巴编码器提取图像特征、一个CNN解码器恢复图像分辨率、一个辅助边界模块提取云的边界信息；13）CNN曼巴云检测网络的云雪像素对比预训练：在一个批次的SnowData中，所有的云像素都是正样本，所有的雪像素都是负样本；将SnowData和对应标签输入CNN曼巴云检测网络中，计算网络预测掩码的相似度矩阵，如果两个样本属于同一类则掩码为1，不同类则为0；计算正负样本之间的点积相似度并归一化，通过对比InfoNCE损失最大化同类的对数概率，最小化负对数概率；预训练完成后保存CNN曼巴云检测网络的权重；14）微调CNN曼巴云检测网络：首先利用预训练的权重初始化CNN曼巴云检测网络，再将TrainData和对应标签输入CNN曼巴云检测网络中进行训练，TrainData分别经过曼巴编码器、辅助边界模块、CNN解码器得到云掩码图，然后根据BCE损失和IoU损失反向传播更新网络参数，保存微调后的参数；15）对CNN曼巴云检测网络进行测试：把TestData输入微调好的CNN曼巴云检测网络，得到测试集的云检测结果。

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