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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于深度特征融合网络的遥感影像建筑物提取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：CN119495025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411600797.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度特征融合网络的遥感影像建筑物提取方法及系统是由陈俊铭;余岸竹;刘冰;曹雪峰;权雨君;李婷婷;郭文月;洪丹阳设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度特征融合网络的遥感影像建筑物提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感影像智能解译技术领域，特别涉及一种基于深度特征融合网络的遥感影像建筑物提取方法及系统，首先利用深度信息提取模块提取遥感影像的深度信息；然后利用深度特征融合模块融合深度信息和相应遥感影像得到融合后特征图；最后将融合后特征图输入到U‑Net网络中进行遥感影像的建筑物提取。本发明通过深度信息提取和深度特征融合提高模型提取建筑物的准确性；并且无需额外多源配准的遥感影像数据，解决了传统多源数据融合策略的局限性，这些额外的多源配准遥感影像数据通常需要大量的时间和精力来获取。

本发明授权基于深度特征融合网络的遥感影像建筑物提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度特征融合网络的遥感影像建筑物提取方法，其特征在于，包含： 首先利用深度信息提取模块提取遥感影像的深度信息；所述深度信息提取模块包括编码器，使用ViT作为编码器，ViT首先将图像均匀切分为16×16的子图像块，然后通过线性投影层得到变换后的视觉token，ViT将视觉token的空间位置编码为特征向量，并将其与输入的视觉token进行融合，融合后的视觉token经过若干个block输出提取的特征；所述深度信息提取模块还包括解码器，解码器包括两个卷积层、两个反卷积层和一个插值层，其中卷积层用于对特征图进行变换，反卷积层用于对特征图进行上采样，插值层用于将输出的深度图上采样到原始图像大小； 然后利用深度特征融合模块融合深度信息和相应遥感影像得到融合后特征图；所述深度特征融合模块包含两个轻量化的卷积层，首先深度图经由卷积层得到特征图，同样地，原遥感图像经由卷积层得到特征图，然后将得到的两个特征图拼接或相加得到融合特征图； 最后将融合后特征图输入到U-Net网络中进行遥感影像的建筑物提取。

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中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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”。

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