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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于边界信息引导多信息融合的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：CN116797792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310756109.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于边界信息引导多信息融合的遥感图像语义分割方法是由王威;张英峰;王新;李骥;张文杰设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边界信息引导多信息融合的遥感图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于边界信息引导多信息融合的遥感图像语义分割方法。该方法包括：对获取的遥感图像进行标注得到训练样本；构建遥感图像语义分割网络，包括输入网络、特征提取网络和分割网络；特征提取网络包括边界、语义和空间支路，每个支路包括三个阶段，边界支路的每个阶段包括双向边界门控模块，空间和语义支路包括堆叠卷积模块和类瓶颈结构模块，在空间支路中每阶段后还包括边界引导线性注意力模块；根据训练样本的标注和将训练样本输入到遥感图像语义分割网络得到的预测语义分割结果对网络进行训练，将待分割遥感图像输入训练好的遥感图像语义分割网络，得到语义分割结果。采用该方法可提高遥感图像语义分割准确度，同时降低计算复杂度。

本发明授权基于边界信息引导多信息融合的遥感图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边界信息引导多信息融合的遥感图像语义分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取遥感图像，并对所述遥感图像进行标注，得到训练样本； 构建遥感图像语义分割网络，所述遥感图像语义分割网络包括输入网络、特征提取网络以及分割网络；所述输入网络用于采用卷积操作提取所述训练样本的浅层特征；所述特征提取网络包括边界支路、语义支路以及空间支路，每个支路包括三个阶段，所述边界支路的每个阶段包括双向边界门控模块，所述空间支路和所述语义支路包括堆叠卷积模块和类瓶颈结构模块，在所述空间支路中每阶段后还包括一个边界引导线性注意力模块；所述特征提取网络用于采用所述边界支路和所述语义支路分别提取所述浅层特征各阶段的边界特征和语义特征，采用所述边界引导线性注意力模块将该阶段的边界特征和语义特征融合到该阶段所述空间支路提取的特征中得到该阶段空间特征；所述分割网络用于根据所述浅层特征和三个阶段的空间特征进行预测，得到预测语义分割结果；所述双向边界门控模块包括：卷积层、深度可分离卷积层以及门控机制；所述边界引导线性注意力模块包括：卷积层、Softmax函数和Sigmoid函数； 根据所述训练样本的标注和将所述训练样本输入到所述遥感图像语义分割网络后得到的预测语义分割结果对所述遥感图像语义分割网络进行训练，得到训练好的遥感图像语义分割网络； 将获取的待分割遥感图像输入到训练好的遥感图像语义分割网络中，得到待分割遥感图像的语义分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长沙理工大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市天心区赤岭路45号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。