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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种少标注样本下基于多尺度分布校正的跨域遥感影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：CN119131389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411208573.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种少标注样本下基于多尺度分布校正的跨域遥感影像语义分割方法是由姜志宇;袁媛设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种少标注样本下基于多尺度分布校正的跨域遥感影像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种少标注样本下基于多尺度分布校正的跨域遥感影像语义分割方法。该方法包括：获取多张源域图像和每张源域图像中每个图像的类别标签；利用预设特征提取器分别对每张源域图像进行特征提取，得到每张源域图像的特征图；基于每张源域图像的特征图和每张源域图像中每个图像的类别标签，确定多张源域图像中每个类别的语义原型；对多张源域图像中每个类别的语义原型通过特征提取器提取过程的迭代轮次进行不断更新，得到最终更新后的每个类别的语义原型。本发明解决了现有技术中的跨域遥感影像语义分割需要大量的标签数据，仅仅使用相同尺寸特征，样本语义分布差距大、分割精度低的技术问题。

本发明授权一种少标注样本下基于多尺度分布校正的跨域遥感影像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种少标注样本下基于多尺度分布校正的跨域遥感影像语义分割方法，其特征在于，包括： 获取多张源域图像和每张源域图像中每个图像的类别标签； 利用预设特征提取器分别对每张源域图像进行特征提取，得到每张源域图像的特征图； 基于每张源域图像的特征图和每张源域图像中每个图像的类别标签，确定多张源域图像中每个类别的语义原型； 对多张源域图像中每个类别的语义原型通过特征提取器提取过程的迭代轮次进行不断更新，得到最终更新后的每个类别的语义原型； 基于最终更新后的每个类别的语义原型、最终更新后的全部类别的语义原型和每张源域图像的特征图，确定多张源域图像在最终更新后的每个类别的语义原型的概率图； 基于多张源域图像在最终更新后的每个类别的语义原型的概率图，得到多张源域图像对应的预测分割结果； 在得到多张源域图像的预测分割结果的过程中，通过跨域迁移校正模块、多尺度原型引导机制和原型反向引导模块对图像分割网络框架的参数进行调优，得到最终的图像分割网络框架； 获取待检测目标域图像，将待检测目标域图像输入至最终的图像分割网络框架，得到待检测目标域图像的分割结果。

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