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龙图腾网获悉北京邮电大学;中国自然资源航空物探遥感中心;青岛瑞翰科技集团有限公司申请的专利准像素对比学习增强的隐蔽滑坡语义分割方法和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：CN116580191B 。

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：202310408894.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权准像素对比学习增强的隐蔽滑坡语义分割方法和系统是由周一鸣;彭岳星;于峻川;孙宗军;葛大庆设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本准像素对比学习增强的隐蔽滑坡语义分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种准像素对比学习增强的隐蔽滑坡语义分割方法和系统，方法中，利用锚的选取策略从第一投影头输出的第一降维特征中选取目标特征，利用键值的选取策略从类别队列中选取样本，根据选取的目标特征以及选取的样本构造正负样本对，计算构造出的正负样本对的有监督对比损失，反向传播更新Query编码器及译码器，动量更新Key编码器和第二投影头，并将Key编码器输出的第二降维特征加入类别队列，直至将数学模型训练至收敛；去除收敛后的数学模型中的Query编码器、Key编码器、第一投影头、第二投影头，得到用于进行滑坡识别的滑坡识别模型。能够提升滑坡识别的显著特征的提取能力，降低对滑坡样本的数量要求。

本发明授权准像素对比学习增强的隐蔽滑坡语义分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种准像素对比学习增强的隐蔽滑坡语义分割方法，其特征在于，包括： 建立包括Query编码器、Key编码器、第一投影头、第二投影头以及译码器的数学模型； 所述第一投影头用于：将所述Query编码器基于高分辨率遥感影像数据和数字高程模型数据所得到的不同尺度的特征进行降维，得到第一降维特征； 所述第二投影头用于：对所述Key编码器基于高分辨率遥感影像数据和数字高程模型数据所得到的不同尺度的特征进行降维，得到第二降维特征； 所述译码器用于：对所述Query编码器得到的不同尺度的特征与所述Query编码器基于高分辨率遥感影像数据和数字高程模型数据所得到的浅层特征进行拼接，得到滑坡识别结果； 利用锚的选取策略从所述第一投影头输出的第一降维特征中选取目标特征，利用键值的选取策略从类别队列中选取样本，根据选取的目标特征以及选取的样本构造正负样本对，计算构造出的正负样本对的有监督对比损失，反向传播更新所述Query编码器及所述译码器，动量更新所述Key编码器和第二投影头，并将所述Key编码器输出的第二降维特征加入类别队列，直至将所述数学模型训练至收敛； 去除收敛后的数学模型中的Query编码器、Key编码器、第一投影头、第二投影头，得到用于进行滑坡识别的滑坡识别模型； 其中，锚的选取策略为：每个批次从第一降维特征图中选取目标特征作为锚点：对数字高程模型数据与标签进行下采样，选取滑坡内高度值大于滑坡高度中值且在滑坡边缘的点作为滑坡类别的锚点； 其中，键值的选取策略为：类别队列的中滑坡队列和斜坡队列的长度均为L，对于挑选的每个锚，对任一锚而言，将从类别队列中挑选K个与该锚同类的keys和K个与该锚异类的keys；同类指：滑坡与滑坡、斜坡与斜坡，异类指：滑坡与斜坡。

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北京邮电大学;中国自然资源航空物探遥感中心;青岛瑞翰科技集团有限公司，其通讯地址为：100088 北京市海淀区西土城路10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”。