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龙图腾网获悉海南省航天技术创新中心申请的专利聚类驱动的光学遥感影像全景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：CN119648712B 。

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：202411716192.6，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权聚类驱动的光学遥感影像全景分割方法是由符晗;孙博;李晓明设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本聚类驱动的光学遥感影像全景分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种聚类驱动的光学遥感影像全景分割方法，属于计算机视觉与遥感影像处理技术领域，本发明的方法通过对光学遥感影像和遥感影像全景分割标签进行预处理，构建双分支transformer编码解码器网络，利用预处理后的光学遥感影像和遥感影像标签对所述双分支transformer编码解码器网络进行训练学习，实现对光学遥感影像的全景分割，本发明中的方法可以实现自动生成高质量典型目标的光学遥感影像分割掩码，解决当前遥感图像智能解译任务中存在的目标分散、对象聚焦不足的技术问题。

本发明授权聚类驱动的光学遥感影像全景分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类驱动的光学遥感影像全景分割方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1，对光学遥感影像和遥感影像全景分割标签进行预处理，构建光学遥感影像全景分割训练数据集； 步骤S2，构建基于双分支transformer编码解码器网络的模型，所述模型包括特征编码器分支和聚类解码器分支；所述特征编码器分支用于实现光学遥感影像的特征提取与增强；所述聚类解码器分支，用于实现光学遥感影像特征解码以及掩码类别预测； 步骤S3，利用预处理后的光学遥感影像和遥感影像标签对所述基于双分支transformer编码解码器网络的模型进行训练，得到训练后的模型；所述步骤S3进一步包括： 步骤S31，将预处理后的光学遥感影像集和遥感影像标签输入特征编码器分支，得到增强像素特征图； 步骤S32，将所述增强像素特征图输入聚类解码器分支，得到掩码特征图，将所述像素特征图与掩码特征图进一步聚合，生成全景分割掩码； 步骤S33，根据所述全景分割掩码与所述输入的预处理全景分割标签以最小化损失函数进行优化，通过反向传播机制，优化整个双分支Transformer编码解码器网络，得到训练后的模型； 步骤S4，基于训练后的模型对光学遥感影像进行自动全景分割。

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