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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利面向区域地表要素遥感提取的域迁移方法、装置、设备及介质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：CN119964163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510437532.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权面向区域地表要素遥感提取的域迁移方法、装置、设备及介质是由孟瑜;张兵;席智浩;邓毓弸;刘帝佑;陈静波;张文娟设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向区域地表要素遥感提取的域迁移方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向区域地表要素遥感提取的域迁移方法、装置、设备及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：将源域模型分别确定为教师网络模型和学生网络模型，基于各重构样本影像和教师网络模型，对学生网络模型进行改进的域迁移训练，获得训练好的学生网络模型，作为目标区域对应的地物要素遥感提取模型；基于目标区域对应的地物要素遥感提取模型和目标区域的遥感影像，获取目标区域的地物要素遥感提取结果。本发明能通过改进的域迁移训练对源域模型进行域迁移，将目标区域的遥感影像中的特征迁移至源域模型中，能够显著提升源域模型对目标区域的适应能力，能提高地物要素遥感提取的准确率。

本发明授权面向区域地表要素遥感提取的域迁移方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向区域地表要素遥感提取的域迁移方法，其特征在于，包括： 获取目标区域的遥感影像，作为目标域影像； 基于所述目标域影像，获得多张具有所述目标区域不同局部空间视角的重构样本影像； 基于各所述重构样本影像和教师网络模型，对学生网络模型进行改进的域迁移训练，获得训练好的学生网络模型，作为所述目标区域对应的地物要素遥感提取模型，所述教师网络模型和所述学生网络模型的模型结构与源域模型的模型结构相同，所述教师网络模型和所述学生网络模型的初始模型参数为所述源域模型的模型参数，所述源域模型是基于样本区域的遥感影像以及标注后的样本区域的遥感影像训练得到的，所述标注后的样本区域的遥感影像中的标注信息用于指示地物要素的类型、标识、数量以及区域范围中的至少一种； 基于所述目标区域对应的地物要素遥感提取模型和所述目标区域的遥感影像，获取所述目标区域的地物要素遥感提取结果； 所述基于所述目标域影像，获得多张具有所述目标区域不同局部空间视角的重构样本影像，包括： 基于预设尺寸的滑动窗口和预定义的重叠率，对所述目标域影像进行裁剪，获得多张原始样本影像； 对于每一原始样本影像，在所述每一原始样本影像中随机生成多张尺寸相同、位于所述每一原始样本影像中不同区域且相互重叠的子区域边界框； 基于所述每一原始样本影像中的各所述子区域边界框和所述每一原始样本影像的边界框，利用感兴趣区域对齐ROIAlign技术，获取所述每一原始样本影像对应的各重构样本影像； 所述基于各所述重构样本影像和教师网络模型，对学生网络模型进行改进的域迁移训练，获得训练好的学生网络模型，作为所述目标区域对应的地物要素遥感提取模型，包括： 在第k次训练中，基于各所述重构样本影像，利用第k次训练中的所述教师网络模型和所述学生网络模型，获取第k次训练中每一原始样本影像对应的每一伪标签以及第k次训练中所述每一原始样本影像对应的每一重构样本影像对应的嵌入特征和所述每一原始样本影像对应的嵌入特征； 基于第k次训练中所述每一原始样本影像对应的每一伪标签，构建第k次训练对应的时空一致性损失函数，基于第k次训练中所述每一原始样本影像对应的每一重构样本影像对应的嵌入特征和所述每一原始样本影像对应的嵌入特征，构建得到第k次训练对应的时空对比损失函数； 基于第k次训练对应的时空一致性损失函数和时空对比损失函数，结合最小熵损失函数，构建第k次训练对应的目标损失函数； 计算第k次训练对应的目标损失函数的函数值，在基于第k次训练对应的目标损失函数的函数值确定所述学生网络模型未收敛或k不大于最大训练次数的情况下，更新所述学生网络模型的模型参数，k增大1，返回执行所述在第k次训练中，基于各所述重构样本影像，利用第k次训练中的所述教师网络模型和所述学生网络模型，获取第k次训练中每一原始样本影像对应的每一伪标签以及第k次训练中所述每一原始样本影像对应的每一重构样本影像对应的嵌入特征和所述每一原始样本影像对应的嵌入特征的步骤，在基于第k次训练对应的目标损失函数的函数值确定所述学生网络模型收敛或k大于所述最大训练次数的情况下，确定所述学生网络模型已训练好，将训练好的学生网络模型确定为所述目标区域对应的地物要素遥感提取模型。

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