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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于高阶奇异值分解与分布式处理的垃圾遥感识别方法及系统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：CN117557900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202311435264.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于高阶奇异值分解与分布式处理的垃圾遥感识别方法及系统是由李鹏;胡心治;王汝传;姜晓;张宏俊;王之道设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高阶奇异值分解与分布式处理的垃圾遥感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高阶奇异值分解与分布式处理的垃圾遥感识别方法及系统，包括步骤1：接收固废垃圾遥感图像数据，将图像数据用张量进行表示。步骤2：分布式处理，通过分布式将得到的张量前向切片成矩阵后分组，并将矩阵分解计算后重新组合成近似张量来降低降噪时的时间成本。步骤3：对得到的近似张量使用自适应残差法进行去噪。步骤4：特征融合与目标识别：对提取的特征进行分析，根据特征图的梯度强度和位置信息，来研究固废垃圾遥感图像中不同区域的特征对分类结果的影响程度，提升识别精确性。本发明可以快速处理大量图像数据并能够准确识别固废垃圾，得到的特征信息更加准确，达到更准确的识别分类遥感图像中固废垃圾的技术目的。

本发明授权一种基于高阶奇异值分解与分布式处理的垃圾遥感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶奇异值分解与分布式处理的垃圾遥感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：遥感图像数据的获取 接收固废垃圾遥感图像数据，将图像数据用张量进行表示； 步骤2：分布式处理 通过分布式将步骤1得到的张量前向切片成矩阵后分组，并将矩阵分解计算后重新组合成近似张量来降低降噪时的时间成本，避免计算爆炸问题； 步骤3：图像去噪 对步骤2得到的近似张量使用自适应残差法进行去噪，建立自适应残差函数结合多次迭代来提升去噪效果； 步骤4：特征融合与目标识别 将经步骤3降噪处理后的图像按照patch块大小进行分割，根据图像大小划分为三个阶段，分割成多个patch块，对各个patch块进行特征提取，从patch块数目最多的阶段开始计算，再将当前阶段计算出的特征结果传入到下一阶段进行特征融合，最后将每个阶段特征融合完毕后进行目标识别，得到卫星遥感图像中的固废垃圾匹配区域； 步骤3具体是： 通过定义自适应残差去噪函数，并通过多次迭代计算来提高去噪效果；残差图像是原始含噪图像与去噪后图像的差值，假设原始含噪图像为，去噪后图像为，残差图像为，将通过降噪处理的图像增加上残差图像与降噪处理的比值的乘积，定义降噪处理的比值；假设经过k次去噪得到的图像结果为，为经过k次去噪得到的残差图像；得到每一步骤的处理公式为；通过15次的迭代处理得到最终的去噪结果。

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