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龙图腾网获悉河北大学申请的专利一种基于U-Net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：CN119600286B 。

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：202411642813.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于U-Net的遥感图像语义分割方法是由冉宁;张昊俣;郝晋渊;张少康;付磊;周振;孟爱文;李泽设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于U-Net的遥感图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于U‑Net的遥感图像语义分割方法，属于图像分割技术领域，该方法在得到输入图像之后，将该图像依次通过由四个处理模块所组成的编码器部分，由此得到四个不同维度的特征图。将最后一个模块输出的通道数最高，尺寸最小的特征图输入到网络的瓶颈部分，经过特征增强后进入网络的解码器部分，通过上采样逐步恢复图像的空间分辨率。在恢复过程中，利用跳跃连接将编码器的输出特征图连接到解码器中，帮助解码器更好地恢复图像的细节。最终，解码器的输出会通过一个1x1的卷积层，生成与输入图像相同尺寸的输出图像。本发明利用提出的三个新模块改进U型网络，提升了分割精度，确保了本方法在遥感图像语义分割中的高效性和准确性。

本发明授权一种基于U-Net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U-Net的遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过Vaihingen和Potsdam的公共数据集训练改进的U-Net模型； S2、将三通道的RGB遥感图像输入到网络的编码器部分； S3、通过编码器中的ShuntedTransformerBlock，利用其分流自注意力机制和卷积操作，提取图像的低层次和全局特征信息； S4、使用跳跃连接将编码器部分输出的低层次特征与解码器部分还原的高层次特征进行融合； S5、在解码器部分，通过上采样逐步恢复图像的空间分辨率，并最终恢复到和输入图像一致的分辨率； S6、利用分割头对解码器部分的输出进行处理，并对每个像素进行分类，得到每个像素的类别标签； 所述S3中依次通过编码器中ShuntedTransformerBlock的具体过程为： S31、由编码器接收到三通道RGB遥感图像； S32、输入图像经由编码器的stage1模块处理，得到大小为64×64×64的特征图； S33、将大小为64×64×64的特征图继续输入到stage2模块中进行处理，得到大小为128×32×32的特征图； S34、将大小为128×32×32的特征图继续输入到stage3模块中进行处理，得到大小为256×16×16的特征图； S35、将大小为256×16×16的特征图输入到编码器最后一个模块stage4中进行处理，得到大小为512×8×8的特征图作为编码器的输出。

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