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龙图腾网恭喜北京九州星图科技有限公司申请的专利一种基于对象增强的高分辨率遥感图像语义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：CN116543152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202310494644.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于对象增强的高分辨率遥感图像语义分割方法是由袁正午;邓阳;王阳;陈强设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对象增强的高分辨率遥感图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对象增强的高分辨率遥感图像语义分割方法，属于图像处理领域。该方法包括以下内容：首先在骨干网络中加入了一种高效通道注意力模块，有效捕获了跨通道交互的信息，提高了骨干网络特征提取的能力。在分割网络中，使用了空间金字塔池化模块来进一步提取多尺度信息，以解决遥感图像中的对象间尺度跨度较大问题。同时加入了基于transformer解码器结构的对象特征学习模块，学习到的对象特征可以增强像素语义信息，提高最终的分割精度。

本发明授权一种基于对象增强的高分辨率遥感图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对象增强的高分辨率遥感图像语义分割方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：使用加入了ECA高效通道注意力模块的改进resnet50作为骨干网络，将已经预处理好的图像输入骨干网络中，进行遥感图像特征提取，得到特征图G；通过resnet的残差结构，Zx＝Fx+x，其中x为原始输入，Fx是普通映射，Zx是残差映射；当输入的图像进入骨干网络后，先经过一个7x7的普通卷积层，由池化层下采样后进入多个残差块组成的残差结构中；每个残差块包含2个1x1卷积核，3x3卷积核，以及shortcut捷径分支；舍弃resnet50网络最后的全局平均池化层和全连接层；注意力机制看作是一个基于输入图像特征的动态权重调整过程，加入高效通道注意力模块，在模型参数量增加极少的情况下捕捉通道间的依赖关系；ECA高效通道注意力算法表示为s＝FecaX,θ＝σConv1DGAPX，其中，GAP表示全局平均池化，Conv1D表示一维卷积，σ表示sigmod激活函数，s表示高效通道注意力的输出；将ECA模块加入resnet的每个残差块中，实现跨通道信息交互；S2：构建改进的ASPP空洞金字塔池化模块，并行使用具有不同采样率的多个空洞卷积分支；为每个空洞卷积提取的特征在单独的分支中做处理，并融合以生成最终结果；该空洞金字塔池化模块通过不同的空洞率构建不同感受野的卷积核，用来获取多尺度物体信息；使用空洞卷积，在不增加参数量的情况下增大感受野k′＝k+k-1r-1，其中k为原始卷积核的大小，r为空洞率也称为膨胀率，k'是实际卷积核的大小；S3：使用标准的transformer解码器从特征图G，以及N个可以学习的位置嵌入Qi计算输出，N是做图像分割任务时的类别个数，即对象个数，输出的每个向量对应一个对象特征；Transformer解码器是基于多头注意力机制实现的Q、K、V分别是查询向量矩阵、键向量矩阵和值向量矩阵，AttentionQ,K,V是得到的注意力的值，Softmax是激活函数；多头注意力机制使用一组线性变化层对Q、K和V分别进行线性变换；变换不会改变原有张量的尺寸，每个变换矩阵都是方阵；每个头从语义层面分割输出张量，即每个头都想获得一组Q、K、V；分割最后一维的词嵌入向量；把每个头的获得的输入送到注意力机制中，就形成多头注意力机制；S4：将得到的对象特征与经过骨干网络输出的特征图相乘，得到对象增强后的特征图Xobj＝X·AttentionXq,Xk,Qb，X表示输入的特征图，Xq表示用输入X作为查询向量矩阵，Xk表示用输入X作为键向量矩阵，Qb表示可学习的位置嵌入，Attention表示多头注意力机制，Xobj是对象增强后的输出；S5：将S3获得的包含多尺度信息的特征图和S4得到的对象增强后的特征图做拼接操作；再通过一个1X1的卷积层，融合多尺度信息和对象增强信息Xaug＝ConvXaspp+Xobj，Xobj表示对象增强后的输出，Xaspp是空洞金字塔池化模块的输出，Xaug是融合后的输出，Conv表示1X1的卷积；S6：将S5获得的特征图上采样到原图大小；使用双线性插值法进行上采样y2,y1为中间插值点的坐标值，R1，R2是中间插值点的像素值，fP是最终插值点的像素值；最后逐个像素计算softmax分类的损失，每一个像素对应一个训练样本；使用交叉熵函数作为损失函数，通过逐个对比每个像素得到损失值；选取的评价指标为MIoU，MIoU是分别对每个类计算真实标签和预测结果的交并比IOU，然后再对所有类别的IOU求均值；其中v表示类别数，TP表示真正，FN表示假负，FP表示假正。

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