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龙图腾网获悉北京理工大学;北京空间机电研究所申请的专利一种遥感图像道路提取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：CN119648992B 。

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：202411695828.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种遥感图像道路提取方法是由耿晶;岳鑫;程巍设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种遥感图像道路提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种遥感图像道路提取方法，包括：获取遥感道路图像并裁剪获得感兴趣区域；利用改进基线模型RNGDet的骨干网络提取感兴趣区域的深度特征，获得第一特征张量；基于第一特征张量，利用改进的特征金字塔网络结构进行道路分割预测，获得两种分布图；获得历史轨迹图后裁剪、光栅化，获得光栅化图；将两种分布图以及光栅化图输入骨干网络，获得第二特征张量；将第一特征张量和第二特征张量进行拼接操作，获得目标特征张量，将目标特征张量作为骨干网络的特征提取结果送入Transformer结构进行预测，根据预测结果更新路网图。本发明提高了道路提取结果在小尺度对象和复杂场景上的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种遥感图像道路提取方法在权利要求书中公布了：1.一种遥感图像道路提取方法，其特征在于，包括： 获取遥感道路图像，并对所述遥感道路图像进行裁剪获得感兴趣区域； 利用改进基线模型RNGDet的骨干网络提取所述感兴趣区域的深度特征，获得第一特征张量； 基于所述第一特征张量，利用改进的特征金字塔网络结构进行道路分割预测，获得道路路段分布图和道路交叉点和断裂道路端点分布图； 根据历史信息通过探测顶点并连接顶点迭代生成路网图，根据所述路网图迭代获得历史轨迹图，将所述历史轨迹图进行感兴趣区域裁剪，并将裁剪后的历史轨迹图光栅化，获得光栅化图； 将所述道路路段分布图、道路交叉点和断裂道路端点分布图、以及光栅化图输入骨干网络，输出获得第二特征张量； 将所述第一特征张量和第二特征张量进行拼接操作，获得目标特征张量，将所述目标特征张量作为骨干网络的特征提取结果送入Transformer结构进行预测，根据预测结果更新路网图； 所述改进基线模型RNGDet的骨干网络包括ResNet-101和空洞空间金字塔池化模块； 所述空洞空间金字塔池化模块并行使用扩张率为6，12，18，24的3×3空洞卷积层处理同一个输入特征图，为每个卷积层提取的特征在单独的分支中进一步处理，并融合生成最终结果； 所述改进的特征金字塔网络结构包括自底向上、自顶向下、横向连接三部分； 所述自底向上部分的结构组成为第51层到第67层，模型通过第51层、第55层和第67层接收来自backbone部分的输入特征，对应尺寸分别为20×20×1024、40×40×256和80×80×128； 模型的第51层接收20×20×1024的特征输入，经过一个由Conv卷积模块、MP最大池化模块和Concat拼接模块组成的跨阶段特征金字塔池化模块SPPCSPC，尺寸变为20×20×512； 经过52层一个1×1卷积，尺寸变为20×20×256，再经过53层一个2倍上采样模块，尺寸变为40×40×256，此时的40×40×256特征与来自backbone的55层输入特征40×40×256在通道维度进行Concat拼接，得到尺寸为40×40×512的特征； 所述尺寸为40×40×512的特征经过一个多梯度融合特征提取模块ELAN，尺寸变为40×40×256，之后特征进行与52-53层的卷积、上采样操作相同的1×1卷积和2倍上采样，特征的尺寸先变为40×40×128，再变为80×80×128；此时的80×80×128特征与来自backbone的67层输入特征80×80×128在通道维度进行Concat拼接，得到尺寸为80×80×256的特征； 所述改进的特征金字塔网络结构包括自底向上、自顶向下、横向连接三部分； 所述自顶向下部分的结构组成为第68层到第101层，尺寸为80×80×256的特征首先经过一个ELAN模块，尺寸变为80×80×128，接着经过一个MP最大池化模块，所述MP最大池化模块还接收56-63层的ELAN模块输出的尺寸为40×40×256的特征，所述MP最大池化模块输出尺寸为40×40×512的特征； 所述尺寸为40×40×512的特征继续经过一个ELAN模块，尺寸变为40×40×256，再经过一个MP最大池化模块，所述MP最大池化模块还接收51层的SPPCSPC模块输出的尺寸为20×20×512的特征，所述MP最大池化模块输出尺寸为20×20×1024的特征； 所述尺寸为20×20×1024的特征再次经过一个ELAN模块，尺寸变为20×20×512； 所述自顶向下部分的结构中包括三个直接输出到检测头的部分，分别是68-75层的ELAN模块，输出尺寸为80×80×128的特征；81-88层的ELAN模块，输出尺寸为40×40×256的特征；以及94-101层的ELAN模块，输出尺寸为20×20×512的特征。

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