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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像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：CN119206238B 。

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：202411699456.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像分割方法是由徐凯;朱洲;刘成林;贾兆红;梁栋;邬博才设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像分割方法。本发明包括以下步骤：构建多模态遥感影像分割任务数据集和合成任务数据集；构建基于高光谱和激光雷达数据融合的分割网络；构建基于地物分类图和多光谱影像的高光谱合成网络；构建包括分割与合成的循环双任务互惠学习框架；训练基于循环双任务互惠学习的多模态影像分割网络及结果获取。与现有技术相比，本发明通过循环双任务互惠学习框架，使得分割网络与合成网络相互促进，有效提升了分割结果的细节保留及跨模态特征的一致性，并且增强了网络在模态缺失情况下的适应性，能够在信息不全和模态不对齐的情况下提供稳定的分割效果，适用于多源遥感数据融合处理及影像分割任务。

本发明授权一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环双任务互惠学习的遥感多模态影像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：11构建多模态遥感影像分割任务数据集和合成任务数据集：获取成对的高光谱影像h和激光雷达影像l用于构建分割任务数据集；获取成对的地物分类图y、多光谱影像m用于构建合成任务数据集；对分割任务数据集和合成任务数据集进一步进行数据增广以扩充数据集；12构建基于高光谱和激光雷达数据融合的分割网络：构建输入为配对的增广高光谱影像hsegaug、增广激光雷达影像lsegaug的分割网络，该分割网络包括一个编码器和一个解码器；13构建基于地物分类图和多光谱影像的高光谱合成网络：构建输入为增广地物分类图ysynaug、增广多光谱影像msynaug的高光谱合成网络，其中模型采用条件扩散生成模型；14构建包括分割与合成的循环双任务互惠学习框架：构建影像分割和高光谱合成循环进行的双任务学习框架，其中分割结果作为合成网络的输入，合成结果作为分割网络的输入；15训练基于循环双任务互惠学习的多模态影像分割网络及结果获取：通过监督学习和半监督学习结合的训练范式训练遥感多模态影像分割网络，并获取最终测试结果。

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