北京理工大学王裕沛获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种边界引导的光学遥感图像地物分类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：CN116486158B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310457467.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种边界引导的光学遥感图像地物分类方法是由王裕沛;常源;陈亮设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种边界引导的光学遥感图像地物分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边界引导的光学遥感图像地物分类方法。光学遥感图像地物分类是遥感影像解译工作中的热点研究问题，其在民用、国防领域都发挥着重要作用。准确及时地从遥感影像中获取地物信息有着实际需求。通常的基于卷积神经网络的地物分类方法在逐层学习特征过程中，会损失空间信息同时对图像中的长距信息及全局上下文信息关注较少。本发明旨在基于Transformer架构，借助注意力机制对长距信息和全局上下文信息进行更好的利用，以实现较好的特征融合，进而改善分割效果。
本发明授权一种边界引导的光学遥感图像地物分类方法在权利要求书中公布了：1.一种边界引导的光学遥感图像地物分类方法，其特征在于该方法的步骤包括： 步骤一：从输入图像中提取多级特征，即、、、； 步骤二：应用边缘提取模块，从包含局部边缘细节信息的低级特征和包含目标边界监督下的全局位置信息的高级特征中提取与目标相关的边缘信息； 步骤三：利用多个边缘引导模块将步骤二所得与各层次的主干特征、、、进行聚合，得到、、、，以引导特征学习，从而增强了边界表示，弥补了空间信息的损失； 步骤四：采用跨尺度融合模块，对、、、进行跨尺度聚合，并预测得到分割结果图。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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