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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利基于空间与通道特征提取的遥感图像分类方法和装置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：CN116188836B 。

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：202211608698.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于空间与通道特征提取的遥感图像分类方法和装置是由王威;胡厅;王新设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间与通道特征提取的遥感图像分类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像识别技术领域的一种基于空间与通道特征提取的遥感图像分类方法和装置。该方法包括将预处理的遥感图像在输入网络中采用多个深度卷积处理后进行序列位置编码，并将编码结果输入到特征提取网络中，采用4个阶段实现空间与通道融合特征的提取，其中每个阶段包括若干个堆叠的CW2P模块；将空间与通道融合特征经过Neck层后采用分类头进行分类，得到遥感图像分类结果。本方法以全局和局部特征融合为基线，采用金字塔池化注意力模块提取全局信息，采用改进的局部窗口注意力模块提取局部信息，并采用线性注意力模块交互混合全局和局部信息，保留通道维度特征。采用本方法在降低计算量与参数量的同时还提高了遥感图像分类的准确率。

本发明授权基于空间与通道特征提取的遥感图像分类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于空间与通道特征提取的遥感图像分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取遥感图像，并对所述遥感图像进行预处理； 将预处理的遥感图像输入到输入网络中，得到序列编码特征；所述输入网络用于将预处理的遥感图像经过多个深度卷积后进行序列位置编码； 将所述序列编码特征输入到特征提取网络中，得到空间与通道融合特征；所述特征提取网络包括四个stage，其中，第一个stage包括若干个堆叠的CW2P模块，其余的3个stage包括序列嵌入和位置编码层和若干个堆叠的CW2P模块；所述CW2P模块用于采用改进的局部窗口注意力模块提取序列编码特征的局部信息，采用金字塔池化注意力模块提取序列编码特征的全局信息，采用线性注意力模块交互混合全局和局部信息，将改进的局部窗口注意力模块、金字塔池化注意力模块、线性注意力模块的输出进行融合，将融合后的结果采用包括门控空间注意单元的前馈网络聚合通道和空间维度的特征； 将所述空间与通道融合特征输入到Neck层中进行通道维数扩展； 将Neck层的输出输入到分类头中进行分类，得到遥感图像分类结果； 其中，所述CW2P模块包括CW2P-MHSA模块和前馈网络；CW2P-MHSA模块包括：金字塔池化注意力模块、改进的局部窗口注意力模块以及线性注意力模块； 将所述序列编码特征输入到特征提取网络中，采用四个stage进行特征提取，得到空间与通道融合特征，包括： 将所述序列编码特征输入到第一个stage中的第一个CW2P模块的CW2P-MHSA模块中，得到融合的注意力特征；所述融合的注意力特征为： 其中，为融合的注意力特征，X为序列编码特征，是特征图沿通道维度的拼接操作，其中为金字塔池化注意力模块的输出，为改进的局部窗口注意力模块的输出，为线性注意力模块的输出； 将所述融合的注意力特征输入到第一个stage中的第一个CW2P模块的前馈网络中，得到第一个CW2P模块输出； 将所述第一个CW2P模块输出作为第一个stage中的第二个CW2P模块的输入，依此类推直到第一个stage的最后一个CW2P模块，得到的第一空间与通道融合特征； 将所述第一空间与通道融合特征输入到第二个stage中，得到第二空间与通道融合特征； 将所述第二空间与通道融合特征输入到第三个stage中，得到第三空间与通道融合特征； 将所述第三空间与通道融合特征输入到第四个stage中，得到空间与通道融合特征。

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长沙理工大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市天心区赤岭路45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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