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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于重参数优化的异源遥感影像融合道路智能识别的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：CN116189004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211672628.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于重参数优化的异源遥感影像融合道路智能识别的方法是由马德英;赖鸿斌;于冰;肖东升;戴小军设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于重参数优化的异源遥感影像融合道路智能识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于重参数优化的异源遥感影像融合道路智能识别的方法，包括：S1：收集高分辨率遥感影像以车站为重点区域构建标注样本，从而生成适用于模型训练和验证的影像切块；S2：采用多极化样本融合策略，融合两种异源的遥感影像；S3：基于重参数化方法构建适用于大规模遥感道路提取的模型，并进行模型训练与预测模型重参数化；S4：基于路网的特征构建一种缓冲区网格搜索方案，大幅度减少模型计算量；S5：模型结果滤波及断线连接。本发明通过融合异源遥感影像特征，采用较大的语义分割模型进行训练，并采用较少的参数进行预测，同时满足了模型的精度与高效性，能够有效的用于高分辨率卫星遥感影像道路快速提取。

本发明授权基于重参数优化的异源遥感影像融合道路智能识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于重参数优化的异源遥感影像融合道路智能识别的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集高分辨率遥感影像以车站为重点区域构建标注样本，从而生成适用于模型训练和验证的影像切块； 步骤S2：构建自编码器采用多极化输入融合样本特征； 步骤S2的具体步骤为： 步骤S21：采用卷积神经网络，根据输入输出为同一图像的条件，构建自编码器； 步骤S22：将光学遥感影像以及SAR遥感影像采用通道拼接的方式合成一幅图像； 步骤S23：采用互信息法配准两种异源的遥感影像，并将图像采样至一致大小； 步骤S24：输入自编码器，以无监督的方式开展图像融合； 步骤S3：采用多GPU并行运算的方式，基于重参数化方法构建适用于大规模遥感道路提取的模型，并进行模型训练； 步骤S3的具体步骤为： 步骤S31：部署4块显卡，使用Pytorch并行的方式进行多卡连接； 步骤S32：采用重参数的方式构建道路提取模型； 步骤S33：模型训练与验证； 步骤S34：预测模型重参数化，将训练时候的分支合并至预测模型结构中，在不影响模型效果的情况下提升模型的速度以及减少模型对于算力的需求； 步骤S4：基于路网的特征构建一种缓冲区网格搜索方案，大幅度减少模型计算量，以道路的连续性为基础，通过邻域搜索的方式降低遥感影像中提取道路的困难性； 步骤S4的具体步骤为： 步骤S41：建立格网搜索模型起点，指定该起点为根节点，并根据该节点的四邻域和八邻域进行搜索； 步骤S42：当四邻域和八邻域中检测出有路网的情况下，进一步生成四邻域和八邻域，如此重复迭代直至图像中所有路网均被提取； 步骤S5：采用导向滤波算法，以图像本身的梯度引导提取的路网图，过滤非边缘噪声，并采用动态规划算法拼接道路； 步骤S5的具体步骤为： 步骤S51：基于形态学闭运算方法进行形态学滤波，减少噪声对于结果的污染； 步骤S52：采用特征融合后的图像对提取结果进行导向滤波，过滤图像中存在的部分非边缘噪声； 步骤S53：采用动态规划算法构建道路连接。

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