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龙图腾网获悉航天宏图信息技术股份有限公司申请的专利一种基于尺度集的面向对象分类方法和装置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：CN114863183B 。

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：202210569135.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于尺度集的面向对象分类方法和装置是由王宇翔;文路军;吴纹辉;李民录;沈均平设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于尺度集的面向对象分类方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于尺度集的面向对象分类方法和装置，涉及遥感影像分类的技术领域，包括：获取待分类遥感影像的分块影像数据，并对分块影像数据进行分割，得到分割影像数据，其中，任意相邻的两个分块影像数据之间存在重叠区域；对分割影像数据进行无缝拼接，得到拼接影像数据；对拼接影像数据进行层次区域合并，并构建低层尺度集，以及确定出低层尺度集中的0级尺度分割数据；基于0级尺度分割数据，构建高层尺度集；获取用户输入的尺度参数，基于尺度参数和高层尺度集，对待分类遥感影像进行分类，得到分类结果，解决了现有的面向对象分类方法的分类精度和分类效率较低的技术问题。

本发明授权一种基于尺度集的面向对象分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于尺度集的面向对象分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类遥感影像的分块影像数据，并对所述分块影像数据进行分割，得到分割影像数据，其中，任意相邻的两个分块影像数据之间存在重叠区域； 对所述分割影像数据进行无缝拼接，得到拼接影像数据； 对所述拼接影像数据进行层次区域合并，并构建低层尺度集，以及确定出所述低层尺度集中的0级尺度分割数据； 基于所述0级尺度分割数据，构建高层尺度集； 获取用户输入的尺度参数，基于所述尺度参数和所述高层尺度集，对所述待分类遥感影像进行分类，得到分类结果； 对所述拼接影像数据进行层次区域合并，并构建低层尺度集，包括： 第一确定步骤，基于所述分割影像数据和所述分割影像数据的相邻分割影像数据，确定出目标影像数据，其中，所述目标影像数据为所述相邻分割影像数据中与所述分割影像数据之间合并代价值最小的分割影像数据； 第二确定步骤，基于每个分割影像数据和对应的目标影像数据构建节点，并确定出初始节点，将所述初始节点插入初始红黑树，其中，所述初始节点为包含同一分割影像数据的初始节点； 构建步骤，将所述初始节点中合并代价值最小的节点确定为目标节点，并去除所述初始红黑树中除所述目标节点以外的初始节点，得到中间红黑树； 第三确定步骤，基于所述中间红黑树，确定出最终节点，并在所述中间红黑树中删除所述最终节点，得到目标红黑树，其中，所述最终节点为处于所述中间红黑树中最底层且合并代价值最小的节点； 将所述相邻分割影像数据中除所述目标影像数据以外的分割影像数据确定为所述相邻分割影像数据，以及将所述目标红黑树确定为所述初始红黑树，重复执行所述第一确定步骤、所述第二确定步骤和所述构建步骤第一预设次数，其中，所述第一预设次数为所述分割影像数据的数量； 对所述第一预设次数中得到的各个最终节点对应的分割影像数据进行合并得到合并后的拼接影像数据； 基于所述第一预设次数中得到的各个最终节点对应的合并代价值，确定出各个分割影像数据的第一累计合并代价值，基于所述第一累计合并代价值构建所述低层尺度集； 确定出所述低层尺度集中的0级尺度分割数据，包括： 对所述第一累计合并代价值进行排序，并确定出预设比值对应的目标累计合并代价值； 对小于所述目标累计合并代价值的分割影像数据进行合并，得到所述0级尺度分割数据； 基于所述0级尺度分割数据，构建高层尺度集，包括： 基于预设分类算法，对所述0级尺度分割数据进行分类，得到所述0级尺度分割数据中包含的分割影像数据的初始分类结果； 将所述0级尺度分割数据确定为所述分割影像数据，并重复执行所述第一确定步骤、所述第二确定步骤和所述构建步骤第二预设次数，其中，所述第二预设次数为所述0级尺度分割数据中包含的分割影像数据的数量； 基于所述第二预设次数中得到的各个最终节点对应的合并代价值，确定出所述0级尺度分割数据中包含的分割影像数据的第二累计合并代价值，基于所述第二累计合并代价值构建所述高层尺度集。

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