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申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司

摘要：本发明涉及基于拉普拉斯和相似度的河湖管理违规问题遥感监测方法，属于遥感图像处理技术领域。在编码器阶段用拉普拉斯金字塔中与各层提取的特征图尺寸大小相同的高频分量进行各层提取特征的特征增强；解码器阶段，对不同尺度的增强后的特征分别应用相似度注意力，使用跳跃连接来实现多尺度特征融合；对各层相似度注意力模块解码的特征进行相同尺寸拼接得到最终特征图，用该图完成结果预测。本发明将拉普拉斯金字塔和余弦相似度应用到遥感分割领域，提高了模型的检测效率和识别精度。

主权项：1.基于拉普拉斯和相似度的河湖管理违规问题遥感监测方法，其特征是，包括步骤如下：S1.获取河湖周边的遥感影像，划分数据集并预处理；S2.编码器阶段，将预处理后的遥感图像送入特征提取网络提取多层特征，利用预处理的遥感图像构建拉普拉斯金字塔LP得到一系列低频和高频分量，选择LP中与各层提取的特征图尺寸大小相同的高频分量进行各层提取特征的特征增强；特征增强过程为：将LP的各级高频分量首先通过1×1卷积来将通道维度压缩至1，随后与一个可学习参数进行乘积，最后将得到的高频分量与尺寸大小相同的提取特征图进行元素相加操作；S3.解码器阶段，对不同尺度的增强后的特征分别应用相似度注意力，高层提取的特征增强后经过相似度注意力模块然后进行上采样，再与次级层提取的特征增强后特征进行元素相加，然后作为次级层对应相似度注意力模块的输入，使用跳跃连接来实现多尺度特征融合；所述的相似度注意力模块中，输入的特征F首先会通过空间注意力来初步突出违规区域，并抑制正常区域得到初步增强特征F’，对初步增强特征F’分别进行全局最大池化和全局平均池化操作，该步提取到了违规区域的显著特征，随后使用余弦相似度来计算两种操作的显著特征与F’的相似性，将两个相似性结果分别通过softmax函数进行归一化，并将二者按照λ和1-λ的参数比例进行融合，得到加权相似性权重图，该权重图与初步增强特征F’进行点积操作，并添加残差分支，让点积后的特征与F’再进行元素相加，获得输出；S4.解码器阶段末，对各层相似度注意力模块解码的特征进行统一通道压缩并上采样操作至相同尺寸，然后拼接，得到最终特征图，利用该图获得预测掩码，完成结果预测；S5.利用训练集迭代更新获得训练好的模型，将测试集图像送入训练好的模型完成预测。

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