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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于深度学习的遥感图像云和云影的精细分割检测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：CN116052016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310058135.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于深度学习的遥感图像云和云影的精细分割检测方法是由张超;夏旻;丁立;翁理国设计研发完成，并于2023-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的遥感图像云和云影的精细分割检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于深度学习的遥感图像云和云影的精细分割检测方法，属于图像处理领域；检测方法包括：获取并处理训练数据集，将数据集划分为训练集和验证集；构建用于深度学习语义的分割网络；利用数据集在分割网络中进行网络模型的训练；使用训练好的网络模型进行预测并生成云和云影的掩膜图像；分割网络ResNet‑18网络为主干提取不同层次的特征信息，通过多尺度全局注意力模块加强模型对通道信息和空间信息的注意力来提高分割的正确率，并使用条状金字塔通道注意力模块多尺度学习空间信息以更好地检测出细小的云团，最后通过层级特征聚合模块将高维特征与低维特征融合，逐层上采样得到最终的分割效果；可以检测到更细小的云团，获得更加精细的边缘。

本发明授权基于深度学习的遥感图像云和云影的精细分割检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的遥感图像云和云影的精细分割检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取并处理训练数据集，将数据集划分为训练集和验证集； S2，构建用于深度学习语义的分割网络； S3，利用S1得到的数据集，在S2建立的分割网络中进行网络模型的训练； S4，使用训练好的网络模型进行预测并生成云和云影的掩膜图像； S2中构建的网络包括：主干网络ResNet‑18、多尺度全局注意力模块、条状金字塔通道注意力模块和层级特征聚合模块； 其中，主干网络ResNet‑18提取不同层次的特征信息，通过多尺度全局注意力模块加强模型对通道信息和空间信息的注意力，并使用条状金字塔通道注意力模块多尺度学习空间信息，最后通过层级特征聚合模块将高维特征与低维特征融合，逐层上采样得到最终的分割效果； 所述条状金字塔通道注意力模块包括条状卷积和压缩‑激励权重模块；条状金字塔通道注意力模块实现经过以下四个步骤： 1使用四个卷积核大小不同的条状卷积来提取不同尺度的特征构建成特征金字塔； 2利用SEWeight模块计算不同特征块的通道注意力； 3通过使用Softmax对通道关注向量进行重新校准，得到多尺度通道的重新校准权重； 4将重新校准的权重和对应的特征进行对应元素乘积，最后得到多尺度特征信息的精细化特征图。

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