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龙图腾网获悉北京微视威信息科技有限公司申请的专利基于遥感影像的区域特征快速提取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：CN119942391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510422000.9，技术领域涉及：G06V20/20；该发明授权基于遥感影像的区域特征快速提取识别方法及系统是由米杰设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遥感影像的区域特征快速提取识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于遥感影像的区域特征快速提取识别方法及系统，涉及遥感影像技术领域，通过预先收集遥感影像集合和地物领域知识集合，基于地物领域知识集合，构建地物知识图谱，通过地物知识图谱选择遥感影像集合的初步特征组合，并基于初步特征组合训练轻量级分类模型，基于遥感影像集合和地物领域知识集合构建融合地物知识图谱的深度特征学习模型，并基于轻量级分类模型的输出对深度特征学习模型进行训练，基于轻量级分类模型和深度特征学习模型，进行新收集的遥感影像的区域特征提取；本发明实现了遥感影像区域特征的快速提取。

本发明授权基于遥感影像的区域特征快速提取识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于遥感影像的区域特征快速提取识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：预先收集遥感影像集合和地物领域知识集合； 步骤二：基于地物领域知识集合，构建地物知识图谱； 步骤三：通过地物知识图谱选择遥感影像集合的初步特征组合，并基于初步特征组合训练轻量级分类模型； 步骤四：基于遥感影像集合和地物领域知识集合构建融合地物知识图谱的深度特征学习模型，并基于轻量级分类模型的输出对深度特征学习模型进行训练； 步骤五：基于轻量级分类模型和深度特征学习模型，进行新收集的遥感影像的区域特征提取； 所述基于遥感影像集合和地物领域知识集合构建融合地物知识图谱的深度特征学习模型的方式为： 基于遥感影像集合构建影像特征提取分支，并从地物知识图谱中提取每份遥感影像对应的区域地物知识图谱，基于区域地物知识图谱构建知识图谱特征融合分支，使用注意力融合机制融合影像特征提取分支和知识图谱特征融合分支，再通过知识引导的CNN特征提取结构提取遥感影像的深度特征，构成深度特征学习模型； 所述基于轻量级分类模型的输出对深度特征学习模型进行训练的方式为： 在深度特征学习模型中的知识引导的CNN特征提取结构之后添加全连接层和输出层，其中输出层的输出为遥感影像的地物类型的预测值； 以轻量级分类模型对每份遥感影像的分类结果作为影像类型标签； 将每份遥感影像以及每份遥感影像对应的地物类型的地物知识图谱作为深度特征学习模型的输入； 以遥感影像的地物类型的预测值和影像类型标签之间的均方误差作为深度特征学习模型的损失函数； 通过遥感影像集合以及轻量级分类模型对每份遥感影像的分类结果，对深度特征学习模型进行训练。

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