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龙图腾网获悉中国石油天然气股份有限公司申请的专利冲洪积扇沉积遥感智能识别方法及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：CN114387501B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202011129425.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权冲洪积扇沉积遥感智能识别方法及装置是由周红英;袁选俊;张友焱;张志杰;董文彤;马志国;邢学文;刘松;张楠楠;刘杨;郭红燕设计研发完成，并于2020-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本冲洪积扇沉积遥感智能识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种冲洪积扇沉积遥感智能识别方法及装置，该方法包括：合成光学遥感影像和地形遥感影像得到合成遥感影像，并根据所述合成遥感影像制作冲洪积扇目标样本数据集；构建MASKR‑CNN深度卷积神经网络，并根据所述合成遥感影像的特征调整所述网络的结构参数；根据所述冲洪积扇目标样本数据集以及所述MASKR‑CNN深度卷积神经网络进行模型训练和模型测试；封装训练完成的模型得到冲洪积扇识别模型。本发明充分挖掘冲洪积扇沉积体卫星遥感的光谱信息和地形信息，建立冲洪积扇遥感智能识别模型，快速准确识别冲洪积扇沉积体，为现代粗粒扇体沉积规律总结和精细刻画提供依据。

本发明授权冲洪积扇沉积遥感智能识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种冲洪积扇沉积遥感智能识别方法，其特征在于，包括： 合成光学遥感影像和地形遥感影像得到合成遥感影像，并根据所述合成遥感影像制作冲洪积扇目标样本数据集，所述光学遥感影像包含RGB三波段；所述地形遥感影像包含数字高程模型、坡度以及坡向三个波段，坡度和坡向为根据数字高程模型计算得出； 构建MASKR-CNN深度卷积神经网络，并根据所述合成遥感影像的特征调整所述网络的结构参数，所述MASKR-CNN深度卷积神经网络的基本结构，从底部起依次是Backbone网络、RPN网络、Alignlayer池化层、head层； 根据所述冲洪积扇目标样本数据集以及所述MASKR-CNN深度卷积神经网络进行模型训练和模型测试； 封装训练完成的模型得到冲洪积扇识别模型，以根据所述冲洪积扇识别模型进行冲洪积扇信息识别； 所述合成光学遥感影像和地形遥感影像得到合成遥感影像，包括： 在所述光学遥感影像的RGB三波段的基础上增加所述地形遥感影像的含有地形信息的数字高程模型、坡度、坡向三个波段，生成含有光谱和地形信息的六波段特征的合成遥感影像； 所述根据所述合成遥感影像的特征调整所述网络的结构参数，包括： 对所述MASKR-CNN深度卷积神经网络的源码进行修改，重写图像加载方法，更改模型建立函数中数组维度，修改模型权重加载函数和训练函数，完成对所述Backbone网络的第一个卷积层的修改以适应输入数据的变化，实现输入通道由RGB的三通道改为所述合成遥感影像的六通道； 所述根据所述合成遥感影像制作冲洪积扇目标样本数据集，包括： 在所述合成遥感影像中标注出冲洪积扇目标轮廓矢量； 根据预设的多尺度宽高将所述合成遥感影像裁切成多尺度大小的多个影像块； 遍历全部影像块与冲洪积扇目标轮廓矢量进行相交处理，提取每一个影像块相交对应的冲洪积扇目标轮廓矢量形成轮廓矢量小图矢量集，基于影像块和矢量集制作样本数据集，将矢量集中的点位信息重新编码成json格式储存。

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