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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利多尺度位置注意聚合的土地覆盖检测方法、系统和设备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：CN116434077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310283534.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权多尺度位置注意聚合的土地覆盖检测方法、系统和设备是由夏旻;戴鑫设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本多尺度位置注意聚合的土地覆盖检测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多尺度位置注意聚合的土地覆盖检测方法、系统和设备。涉及图像处理技术领域，获取训练数据，然后构建多尺度位置注意聚合网络；再训练多尺度位置注意聚合网络，对训练数据中的图像进行数据增强处理，然后将图像与对应的标签转化为张量，然后输入到多尺度位置注意聚合网络中训练；最后使用训练好的多尺度位置注意聚合网络进行预测，经过训练好的权重提取特征进行编码解码操作后输出得到建筑物和水域的掩膜图像；能够有效的减少复杂背景的干扰造成的误分类现象，增强了对建筑物和水域的边缘检测能力，能够精确检测出建筑物和水域区域，避免建筑物和水域相似的光谱特性对检测结果的影响，并且在分割其他物体方面也具有不错的效果。

本发明授权多尺度位置注意聚合的土地覆盖检测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种多尺度位置注意聚合的土地覆盖检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤： 获取训练数据，所述训练数据中包括背景、建筑物和水域； 构建多尺度位置注意聚合网络，所述多尺度位置注意聚合网络包括：位置通道注意模块，双支路多尺度模块，多尺度融合模块；所述位置通道注意模块用于将位置信息嵌入通道注意模块与位置空间注意模块中，通道注意力模块使用了全局平均池化和全局最大值池化两种池化层来提取高层特征；位置空间注意模块分别沿着H和W两个空间方向聚合特征，位置空间注意模块将输入特征通过自适应池化层分解为两个1D特征编码过程，以有效地将空间信息整合到生成的注意力特征图中；汇总H方向和W方向的位置信息，同时获取两个方向的长远距离依赖关系，也保留了两个方向的精确位置信息，之后和前述的注意力特征图相结合，构成完整的残差位置空间注意模块； 双支路多尺度模块用于提取目标的边缘信息与不同尺度的特征；多尺度融合模块，用于高层语义信息和低层空间信息进行相互指导融合；所述多尺度融合模块通过以下步骤获得：首先，对低层特征和高层特征使用3×3的深度可分离卷积来进一步挖掘特征信息得到，加强了语义信息特征；对于高层特征，利用双线性插值方法将它采样到与低层特征图相同的大小，然后对低层特征进行加权得到，生成对低层特征图增强语义信息的指导；同时，低层特征图经过平均池化下采样为高层特征图的尺寸，然后加权到高层特征图上，达到对高层特征地图空间信息增强的目的，接着，将受到指导的高层特征和低层特征在通道维度上进行融合，通过增加通道数来实现较好的性能，这样有利于增加描述图像本身的特征；最后，将融合的特征输入进细化模块，该模块可以直接嵌入在多尺度融合模块中，实现端到端的训练，直接生成精细的分割图，同时减少了无关区域的干；特征图通过细化模块后再经过四倍的双线性插值上采样恢复成原图尺寸； 训练多尺度位置注意聚合网络，对训练数据中的图像进行数据增强处理，然后将图像与对应的标签转化为张量，然后输入到多尺度位置注意聚合网络中训练； 使用训练好的多尺度位置注意聚合网络进行预测，输入一张彩色图片，经过训练好的权重提取特征进行编码解码操作后输出得到建筑物和水域的掩膜图像。

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