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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于云影跨域特征融合的遥感图像云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：CN120599491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511106477.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于云影跨域特征融合的遥感图像云检测方法是由魏倩茹;张煜辉;张涛设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云影跨域特征融合的遥感图像云检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于云影跨域特征融合的遥感图像云检测方法，涉及图像检测技术领域。该方法先分别进行空域上下文特征编码三次上下文提取与下采样，获不同层次特征和频域结构特征强化编码经卷积、结构提取、缩放、融合等操作；接着将频域强化特征与第三空间上下文特征经孪生自注意力融合、多层感知机处理等深度融合，再经上下文提取、上采样、矩阵运算及softmax激活得到最终结果。该方法多层次提取空域特征，强化频域特征，多分支、多路处理保信息，逐步融合细化，提升云检测准确性、鲁棒性与可靠性。

本发明授权基于云影跨域特征融合的遥感图像云检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云影跨域特征融合的遥感图像云检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始图像，对所述原始图像分别进行空域上下文特征编码和频域结构特征强化编码； 其中，在所述空域上下文特征编码过程中，对所述原始图像进行连续三次的上下文特征提取和下采样操作，上一次的上下文特征提取和下采样操作的结果作为下一次上下文特征提取和下采样操作的输入，依次得到第一空间上下文特征、第二空间上下文特征、第三空间上下文特征； 在所述频域结构特征强化编码过程中，对所述原始图像依次进行1×1卷积操作、第一结构特征提取和第一多路下采样操作，得到第一结构特征；对所述第一结构特征提取阶段的输出进行基于等间隔采样的缩放操作，得到第一缩放特征；将所述第一结构特征和所述第一缩放特征融合后依次进行第二结构特征提取和第二多路下采样操作，得到第二结构特征；对所述第二结构特征提取阶段的输出进行基于等间隔采样的缩放操作，得到第二缩放特征；将所述第二结构特征和所述第二缩放特征融合后进行1×1卷积操作，得到频域结构强化特征；所述第一多路下采样操作和所述第二多路下采样操作的过程一致，包括：对多路下采样输入进行平均池化操作，得到初步下采样结果，对所述初步下采样结果进行通道分离，得到第一下采样分支输入、第二下采样分支输入和第三下采样分支输入；对所述第一下采样分支输入进行卷积处理，得到第一下采样分支输出；对所述第二下采样分支输入进行平均池化操作，得到第二下采样分支输出；对所述第三下采样分支输入进行最大池化操作和卷积处理，得到第三下采样分支输出；对所述第一下采样分支输出、第二下采样分支输出和第三下采样分支输出进行级联操作，得到多路下采样输出； 对所述频域结构强化特征和所述第三空间上下文特征分别进行归一化操作后，进行孪生自注意力的融合操作，得到第一输出，将所述第一输出和所述第三空间上下文特征进行矩阵相加，得到孪生自注意力输出；对所述孪生自注意力输出进行归一化操作后，进行多层感知机处理，得到第二输出；将所述第二输出和所述孪生自注意力输出进行矩阵相加，得到协作融合特征；所述孪生自注意力的融合操作由两个结构完全相同且权重共享的自注意力单元构成，使得频域特征和空域特征分别经历了注意力计算过程，建立了各自内部元素之间的依赖关系； 对所述协作融合特征进行上下文特征提取，得到第一中间输出，对所述第一中间输出依次进行1×1卷积操作和上采样处理，得到第二中间输出；再对所述第一中间输出进行连续三次的上采样操作和上下文特征提取，其中，第一次的上采样操作和上下文特征提取的输入为所述第一中间输出和所述第三空间上下文特征，第一次的上采样操作和上下文特征提取的结果和所述第二空间上下文特征作为第二次的上采样操作和上下文特征提取的输入，第二次的上采样操作和上下文特征提取的结果和所述第一空间上下文特征作为第三次的上采样操作和上下文特征提取的输入，将第三次的上采样操作和上下文特征提取的结果作为第三中间输出；对所述第三中间输出和所述第二中间输出进行矩阵逐元素相加后求平均值操作，并进行softmax激活函数处理，得到最终云检测输出结果。

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西北工业大学，其通讯地址为：710068 陕西省西安市友谊西路127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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