武汉大学沈焕锋获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于多尺度深度模型的厚云-薄云检测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：CN120411546B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510909598.4，技术领域涉及：G06V10/52；该发明授权一种基于多尺度深度模型的厚云-薄云检测方法及系统是由沈焕锋;朱邵聪设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多尺度深度模型的厚云-薄云检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于光谱特征和多尺度深度模型的厚云‑薄云一体化检测方法及系统，属于遥感影像处理技术领域，包括：步骤1、基于云检测数据集训练多个不同尺度的场景级模型，生成多个不同尺度的场景级云概率图和场景级二值云掩模；步骤2、基于多个不同尺度的场景级云概率图和影像的暗像元特征，分别生成面向厚云和薄云的像素级云概率图；步骤3、结合场景级二值云掩模，采用暗像元梯度对面向厚云和薄云的像素级云概率图进行融合，然后结合自适应阈值和距离加权生成像素级二值云掩模，实现厚云‑薄云一体化检测。本发明避免了依赖人工设置分割阈值，实现了厚云概率图和薄云概率图的融合和厚云、薄云及云边缘的全自动化精确检测。
本发明授权一种基于多尺度深度模型的厚云-薄云检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度深度模型的厚云-薄云检测方法，其特征在于，包括： 步骤1、基于云检测数据集训练多个不同尺度的场景级模型，生成多个不同尺度的场景级云概率图和场景级二值云掩模； 步骤2、基于多个不同尺度的场景级云概率图和待云检测影像的暗像元特征，分别生成面向厚云和薄云的像素级云概率图； 步骤3、结合场景级二值云掩模，采用暗像元梯度对面向厚云和薄云的像素级云概率图进行融合，然后结合自适应阈值和距离加权生成像素级二值云掩模，实现厚云-薄云一体化检测；其中，利用Sobel算子计算暗像元特征的梯度幅值，分割出待云检测影像的二值边缘掩膜；将生成的不同尺度的场景级二值云掩模的交集作为云覆盖区域，同时明确云覆盖区域中二值边缘掩膜的占比，对面向厚云和薄云的像素级云概率图进行融合，得到融合像素级云概率图。
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