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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于自注意力机制的多特征融合SAR图像海冰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：CN115565080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211241979.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于自注意力机制的多特征融合SAR图像海冰分类方法是由盛辉;刘昊天;崔建勇;刘善伟;郑红霞;王大伟设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力机制的多特征融合SAR图像海冰分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及遥感场景分类技术领域，提供了一种基于自注意力机制的多特征融合SAR图像海冰分类方法。本发明方法利用自注意力机制，能够有效提取优选的纹理特征图像的全局特征，具体为：根据支持向量机对图像纹理特征的分类精度，确定不同特征的贡献度；将前三个对分类精度贡献大的纹理特征组成三通道图像，用于训练TransformerEncoder模型；用模型自注意力机制提取的海冰SAR图像全局特征分类，得到最终分类结果。本发明利用自注意力机制提取优选后图像纹理的全局特征，能够提高SAR图像海冰分类的精度，易于实现、科学合理。

本发明授权一种基于自注意力机制的多特征融合SAR图像海冰分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力机制的多特征融合SAR图像海冰分类方法，其特征在于包括以下步骤： 1处理SAR遥感影像数据，调整原图像至224*224大小； 2基于灰度共生矩阵提取调整后图像的五种纹理特征：均值、角二阶矩、熵、对比度、反差分矩阵； 3将得到的均值、角二阶矩、熵、对比度、反差分矩阵五种纹理特征图作为输入特征，使用支持向量机方法进行分类，根据分类结果选取五种纹理特征图中准确率较高的三种，组成三通道特征图； 4将得到的三通道特征图像划分成固定大小的子图，将各子图连接后进行维度调整，从而组成图像嵌入向量； 5将得到的三通道特征图像使用sincos编码方式进行二维位置编码，得到二维位置编码向量，并将其和图像嵌入向量相加，得到输入向量X； 6构建TransformerEncoder模型，将输入向量X送入TransformerEncoder网络模型，模型中的多头自注意力计算层提取图像空间特征，进行参数调优，训练到模型损失函数小于给定阈值为止，最终解码时通过分类器单元将模型输出的向量转换成概率表示，完成图像分类； 步骤3中，将步骤2得到的五种纹理特征图全部以8：2的比例拆分成训练集和测试集，使用支持向量机方法进行分类，根据分类结果的Kappa系数选取五种纹理特征图中准确率较高的三种，组成三通道特征图；步骤4中，将得到的三通道特征图像划分成固定大小的子图像，每个子图像称作patch，一个patch对应一个token，再调整其维度至对于模型的输入大小合适，得到对每一个patch的编码，即图像嵌入向量；划分子图像后，得到图像的嵌入向量，并对其维度进行调整，图像嵌入向量经过一层全连接层调整维度至所需长度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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