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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割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：CN116580195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310491829.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割方法及系统是由张瑜;李贞豪;常克尧;张友梅;刘丽霞;李彬;李博阳;张明亮设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割方法及系统，涉及计算机视觉领域，获取遥感图像并进行扩充处理，得到训练数据集；基于训练数据集，对基于ConvNeXt构建的语义分割模型进行训练；获取待分割的遥感图像，利用训练好的语义分割模型进行语义分割，得到分割结果；语义分割模型基于特征提取融合模块得到融合后的特征，特征提取融合模块包括并行特征提取模块和注意力特征融合模块，并行特征提取模块由ConvNext模块和ResNet模块组成，进行全局特征和局部特征的并行提取，注意力特征融合模块使用注意力机制来对全局特征和局部特征进行融合；本发明构建以ConvNext模块为基础的U型网络结构，用于对遥感图像进行语义分割，解决遥感图像分辨率较大、数据分布不平衡的问题。

本发明授权基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于ConvNeXt卷积的遥感图像语义分割方法，其特征在于，包括： 获取遥感图像，并进行扩充处理，得到训练数据集； 基于训练数据集，对基于ConvNeXt构建的语义分割模型进行训练； 获取待分割的遥感图像，利用训练好的语义分割模型进行语义分割，得到分割结果； 其中，所述语义分割模型，基于特征提取融合模块得到融合后的特征，所述特征提取融合模块，包括并行特征提取模块和注意力特征融合模块，所述并行特征提取模块，由ConvNeXt模块和ResNet模块组成，进行全局特征和局部特征的并行提取；所述注意力特征融合模块，使用注意力机制来对全局特征和局部特征进行融合； 所述语义分割模型的整体架构为U-Net架构，左侧进行下采样，右侧进行上采样；在下采样和上采样之间使用跳跃连接，将尺寸相同的图像通过跳跃连接，弥补信息损失； 左侧的编码器包括一个卷积、重复使用四个特征提取融合模块和一个DConv模块的组合三次；右侧的解码器包括重复使用四个特征提取融合模块和一个UConv模块的组合三次、四个特征提取融合模块、一个3x3卷积、一个的卷积； 在所述并行特征提取模块中，首先将输入的图像通过Split操作进行通道数上的裁剪，一半通道数的图像通过ConvNeXt模块提取全局特征，另一半通道数的图像通过ResNet模块提取局部特征。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。