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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多尺度特征融合和SAM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：CN116206112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310262035.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多尺度特征融合和SAM的遥感图像语义分割方法是由纪建;徐贺凯;罗迈;杨勇;康宇翰;刘向增设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合和SAM的遥感图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多尺度融合和空间注意力模块的遥感图像语义分割方法，旨在通过对图像的多尺度特征进行融合和增强特征点之间的位置映射关系，更加准确的预测对象边界之间的像素点关系，增强遥感图像的语义分割效果。实现步骤为：首先构建Swin‑Transfomer模块、多尺度特征融合模块、双路空间注意力解码器模块和处理模块，将训练数据依次通过上述四个模块训练SwinDSA‑meige网络，最后对预测图像进行语义分割。本发明能够改善图像分割中位置映射关系和上下文联系问题，在分割小物体上比大部分方法更好。

本发明授权基于多尺度特征融合和SAM的遥感图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度融合和SAM的遥感图像语义分割方法，其特征在于，使用一个多尺度特征融合模块对Swin-Transfomer不同层的输出结果进行特征融合，使用双路空间注意力机制对多尺度特征融合模块的结果进行解码，再通过一个处理模块得到最终的分割结果，该方法的步骤包括如下： 步骤1，生成训练集： 选取71张遥感图像及其对应的标签图像组成训练集；其中，38张图像的分辨率为6,000×6,000，采样距离为5cm，剩余33张图像由数据集提供的分辨率各不相同，采样距离为9cm； 步骤2，构建SwinDSA-merge分割网络，该分割网络由编码器、多尺度特征融合模块、双路空间注意力解码器、处理模块串联组成； 步骤2.1，SwinDSA-merge网络中的编码器采用现有技术Swin-Transfomer网络； 步骤2.2，构建多尺度特征融合模块，其结构依次为：第一特征输入层、第一卷积层、第二特征输入层、第二卷积层、第一上采样层、第三特征输入层、第三卷积层、第二上采样层；将第一至第三特征输入层的通道数分别设置为192、384、768；将第一至第三卷积层的卷积核大小均设置为1×1，步长均设置为1，卷积核个数均设置为512；将第一、第二上采样层的上采样倍率分别设置为2、4； 将第一、二采样层的结果与第一卷积层的结果用Element-wiseAddition方法实现特征融合，将结果作为解码器的输入； 步骤2.3，构建由两个结构相同的SAM-C和SAM-D并联组成的双路空间注意力解码器；所述SAM-C模块结构依次为：第一卷积层、归一化层、激活层、第二卷积层和掩码获取层；将第一、二卷积层的卷积核大小均设置为1×1；归一化层选择批归一化方法；激活层采用交叉熵损失函数实现；掩码获取层通过下式获取掩码信息： 其中，m,n表示输入到掩码获取层的图像中任意像素c的位置，p,q表示像素x的位置，r为像素距离，α为衰减因子； SAM-D模块结构除掩码获取层外，结构与SAM-C一致，SAM-D模块的掩码获取层通过下式获取掩码信息： 其中，r,s表示输入到SAM-D掩码获取层的图像中任意像素y的位置，e,f表示像素d的位置，r为像素距离，β为衰减因子； 步骤2.4，构建由第一特征层、第二特征图、连接层串联组成的处理模块；所述第一特征层的结构依次为：连接层、卷积层、归一化层和激活层；第一特征层的连接层连接方法设置为concatenate，卷积层的卷积核大小设置为1×1，归一化层选择批归一化方法、激活层采用交叉熵损失函数实现；第二特征图为经过特征融合模块的解码器的输入；所述连接层连接方法设置为concatenate； 步骤3，训练SwinDSA-merge网络： 步骤3.1优化器设置为AdamW，学习策略设置为warmup，学习了衰减策略设置为poly，在编码器部分，droppath的大小设置为为0.3，在解码器部分，dropout的大小设置为0.1； 步骤3.2将训练集输入到SwinDSA-merge网络中，利用梯度下降法，迭代更新网络参数，直至损失函数收敛为止，得到训练好的SwinDSA-merge网络； 步骤4，预测遥感图像； 步骤4.1，将待预测的遥感图像标好序号； 步骤4.2，将标好序号的图像依次输入训练好的SwinDSA-merge网络，得到裁剪后遥感图像分割结果； 步骤4.3，将裁剪后遥感图像的分割结果按照序号依次进行拼接，得到最终的分割结果。

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