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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利边缘引导多尺度特征融合的光学遥感图像地物分类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：CN115909081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211317049.0，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权边缘引导多尺度特征融合的光学遥感图像地物分类方法是由王裕沛;师皓;陈亮;张皓然设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本边缘引导多尺度特征融合的光学遥感图像地物分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了边缘引导多尺度特征融合的光学遥感图像地物分类方法，涉及光学遥感图像处理技术领域，能够保留空间细节特征信息，并有效融合高层语义信息与低层细节信息，以得到精细准确的地物分类结果。包括以下步骤：主干网络对输入的光学遥感图像进行处理，获得多个不同层次的特征图，将不同层次的特征输入边缘特征提取模块，通过边缘真值图监督该模块的学习过程，并由卷积网络输出多尺度边缘感知特征。多尺度边缘感知特征和高层特征输入边缘引导特征融合模块，通过矩阵相关运算和卷积层实现多尺度的特征融合，得到融合特征，并通过上采样输出分割结果。最后由真值图监督分割结果，以监督整个学习过程。下面将详细介绍各个模块。

本发明授权边缘引导多尺度特征融合的光学遥感图像地物分类方法在权利要求书中公布了：1.边缘引导多尺度特征融合的光学遥感图像地物分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：主干网络对输入的光学遥感图像进行处理，所述主干网络包含多个层次的网络层级，每个网络层级得到一个第一多尺度特征图；主干网络输出多个第一多尺度特征图，送入边缘特征提取模块； S2：边缘特征提取模块接收每个所述第一多尺度特征图输入多个卷积层，学习多尺度特征信息，得到第二多尺度特征图，具体为：不同网络层级输出的第一多尺度特征图分别输入由1×1卷积层和3×3卷积层构成的边缘特征感知网络，输出得到第二多尺度特征图； 边缘特征提取模块对所述第二多尺度特征图进行尺寸统一，并通过拼接操作将多个尺寸统一的第二多尺度特征图拼接为一个特征图，再通过卷积层融合特征图，输出多尺度边缘感知特征； 多尺度边缘感知特征送入边缘引导特征融合模块； S3：所述边缘引导特征融合模块对所述多尺度边缘感知特征进行矩阵变换，从三维变换为二维；变换后的矩阵为第一二维矩阵，第一二维矩阵与其转置矩阵进行乘积，得到像素级自相关系数图； 所述边缘引导特征融合模块将由S1得到的最高层的第一多尺度特征图输入卷积层，并通过矩阵变换得到第二二维矩阵；第二二维矩阵与所述像素级自相关系数图进行矩阵乘积，得到第三二维矩阵；第三二维矩阵变换为三维形式，得到边缘融合特征图； 所述边缘引导特征融合模块对所述边缘融合特征图通过卷积层，与S1得到的最高层的第一多尺度特征图进行自适应加权求和，得到加和结果；对所述加和结果进行线性上采样直至逐步恢复至与输入遥感图像同样大小的分辨率，得到地物分类结果。

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