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龙图腾网恭喜南京林业大学申请的专利一种基于FasterR-CNN的水系信息提取算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：CN114140698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111413901.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于FasterR-CNN的水系信息提取算法是由高德民;孙雪莹设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于FasterR-CNN的水系信息提取算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FasterR‑CNN的水系信息提取算法，属于机械学习领域。本发明先对采集的数据进行预处理，然后根据水系的类型进行分类，采用专门软件对图像进行标注，建立相应的样本数据库，之后将训练用的样本数据输入至构建好的FasterR‑CNN网络中，通过调整参数，对整个网络进行深度学习。最后对训练好的网络进行测试，对于所识别出的水系，算法确定其边界框之后，进一步引用CNN中AlexNet迁移学习并结合形态学方面算法，对水系进行后续处理，提取水系的形态，得到水系的图像内水系的长度宽度。最后通过引入的F1分数指标降低其误检率，适用于各种水系场景。

本发明授权一种基于FasterR-CNN的水系信息提取算法在权利要求书中公布了：1.一种基于FasterR-CNN的水系信息提取算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：预处理训练用的遥感影像数据，并建立样本数据库；步骤2：使用样本数据库中的资料对FasterR-CNN网络进行深度学习，完成算法的训练；步骤3：使用训练完后的FasterR-CNN网络检测漏检率并计算出F1分数指标；步骤4：使用FasterR-CNN对实际采集的数据进行计算，得到训练样本集并使用AlexNet进行迁移学习，并使用AlexNet进行定位裂缝骨架；步骤5：基于步骤4所得出的水系分类结果，使用形态学算法计算出水系的形态与宽度；步骤6：通过F1分数指标降低最终结果的误检率，并输出最终结果；所述的形态学算法其步骤如下：步骤1：提取边界框区域内经过FasterR-CNN处理的水系骨架和通过CNN处理的每列最小灰度值像素点，形成水系初始基本骨架；步骤2：采用3*3滑窗对步骤1中的图片进行遍历，若滑窗内部仅有一个像素点，则过滤掉该区域像素点；步骤3：通过面积滤波器过滤掉面积较小的连通区域，在剩余连通区域中，进行相邻连通域连接操作；步骤4:骨架化水系形态,得到完整连续型骨架；步骤5：重复步骤3与步骤4，获得水系宽度。

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