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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学重庆研究院;哈尔滨工业大学;中铁十七局集团有限公司申请的专利一种基于SAM的多模态弱纹理边坡遥感图像的分割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：CN119649020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411552551.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于SAM的多模态弱纹理边坡遥感图像的分割方法是由丛晟亦;石赟;凌贤长;唐亮;陈宏伟;齐振武;李政;刘杨设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAM的多模态弱纹理边坡遥感图像的分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SAM的多模态弱纹理边坡遥感图像的分割方法，所述方法如下：步骤1、构建基于SAM网络的弱纹理边坡分割模型；步骤2、对多模态弱纹理边坡遥感图像进行双边滤波和归一化处理；步骤3、组合使用Dice损失和交叉熵损失训练弱纹理边坡分割模型，并在训练过程中冻结图像编码器的参数；步骤4、将处理后的多模态弱纹理边坡遥感图像输入到训练好的弱纹理边坡分割模型，基于SAM网络的弱纹理边坡分割模型输出多模态弱纹理边坡遥感图像中边坡裂隙特征的分割结果。该方法通过引入轻量级的HRSI模块和模态感知模块，以及在图像编码器中引入多尺度注意力机制，实现了SAM在多模态弱纹理边坡图像分割任务中的高效应用。

本发明授权一种基于SAM的多模态弱纹理边坡遥感图像的分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAM的多模态弱纹理边坡遥感图像的分割方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1、构建基于SAM网络的弱纹理边坡分割模型，用于分割边坡表面特征和背景部分，所述基于SAM网络的弱纹理边坡分割模型包括图像编码器、提示编码器、掩膜解码器、HRSI模块和模态感知模块，其中： 所述HRSI模块对输入的非光学模态图像进行处理，获取非光学模态图像的非光学特征； 所述模态感知模块根据HRSI模块获取的非光学模态图像的非光学特征与光学图像特征进行交互，完成非光学特征的增强并输入至图像编码器； 所述图像编码器用于映射待分割的图像到图像特征空间，得到图像特征； 所述提示编码器包括第一编码模块、第二编码模块和第三编码模块，根据图像编码器得到的图像特征分别生成密集提示、稀疏提示和图像位置编码； 所述掩膜解码器通过整合图像编码器与提示编码器的输出，预测分割掩码； 所述HRSI模块由两个卷积模块、一个中心差分卷积模块、一个最大池化层、一个上采样层和一个自适应深层与浅层特征融合模块组成，非光学模态图像首先输入到第一个卷积模块中，以初始提取图像特征，得到特征；然后将特征分别输入到中心差分卷积模块和最大池化层，中心差分卷积模块处理特征后获得浅层的细粒度特征，最大池化层处理特征以产生特征；特征输入到与最大池化层连接的第二个卷积模块中进行特征提取，第二个卷积模块输出经过上采样层处理，得到特征；将特征和特征输入到自适应深层与浅层特征融合模块，产生融合特征； 步骤2、对待分割的多模态弱纹理边坡遥感图像进行双边滤波和归一化处理； 步骤3、组合使用Dice损失和交叉熵损失训练步骤1构建的基于SAM网络的弱纹理边坡分割模型，并在训练过程中冻结图像编码器的参数； 步骤4、将步骤2处理后的多模态弱纹理边坡遥感图像输入到步骤3训练好的基于SAM网络的弱纹理边坡分割模型，基于SAM网络的弱纹理边坡分割模型输出多模态弱纹理边坡遥感图像中边坡裂隙特征的分割结果。

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