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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于通道注意力特征融合的遥感图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：CN116645598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310454390.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于通道注意力特征融合的遥感图像语义分割方法是由郑建炜;邵安昊;严亦东;方创杰;李燕设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道注意力特征融合的遥感图像语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通道注意力特征融合的遥感图像语义分割方法，将待预测的遥感图像输入特征提取模块，提取四个尺度的初始特征，将提取到的特征输入全局信息模块，扩大感受野并充分利用全局上下文信息，然后依次通过注意力融合模块，逐步获得多尺度通道注意力融合后的特征；将注意力融合后的特征依次通过注意力解码模块，逐步获得解码后的特征，最后将解码后的最后一个特征通过卷积和上采样，然后使用Softmax分类器获得最终的语义分割结果。本发明以上下文感知的方式进行动态和自适应的特征融合，防止仅在全局范围内聚集上下文信息而造成的偏差，自适应地融合足够多的通道特征以实现语义模式的统一，可以得到更精准的遥感图像语义分割结果。

本发明授权一种基于通道注意力特征融合的遥感图像语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道注意力特征融合的遥感图像语义分割方法，其特征在于，所述基于通道注意力特征融合的遥感图像语义分割方法，包括： 将待预测的遥感图像输入特征提取模块，提取四个尺度的初始特征； 将提取到的特征输入全局信息模块，扩大感受野并充分利用全局上下文信息，输出相同的特征和； 将特征与初始特征依次通过注意力融合模块，逐步获得多尺度通道注意力融合后的特征； 将特征与注意力融合后的特征依次通过注意力解码模块，逐步获得解码后的特征； 将解码后的最后一个特征通过卷积和上采样，然后使用Softmax分类器获得最终的语义分割结果； 其中，所述注意力解码模块，执行如下操作： S41.以表示注意力解码模块输入的上一级特征，以表述注意力解码模块输入的注意力融合后的特征； S42.将通过双线性插值上采样至与相同大小，生成特征； S43.将特征和都通过全局平均池化操作和一个线性层，生成特征向量和； S44.对特征向量和求平均值并使用Sigmoid函数激活，获得表示通道重要性的注意力图，与特征元素相乘用于生成重新校准的特征； S45.将重新校准的特征与特征拼接，并通过卷积核恢复通道数，得到输出。

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