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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利港口区域遥感图像的分割方法、装置、电子设备和介质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：CN116664596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310598127.7，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权港口区域遥感图像的分割方法、装置、电子设备和介质是由毕福昆;鞠浩然;史崟妮;徐盛野设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本港口区域遥感图像的分割方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种港口区域遥感图像的分割方法、装置、电子设备和介质，该方法包括：采集港口区域遥感图像；将港口区域遥感图像输入图像分割模型，获取图像分割模型输出的港口区域遥感图像的轮廓分割图像；其中，图像分割模型包括重参数化网络、密集连接结构和空洞卷积层。本发明采用预先构建的图像分割模型对港口区域遥感图像进行港口区域轮廓分割，该图像分割模型采用结构重参数化网络提取港口区域遥感图像的浅层特征图、中层特征图以及第一深层特征图，并通过密集连接和空洞卷积层对第一深层特征图进行特征提取和特征融合，提高了港口区域遥感图像的分割精度。

本发明授权港口区域遥感图像的分割方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种港口区域遥感图像的分割方法，其特征在于，包括： 采集港口区域遥感图像； 将所述港口区域遥感图像输入图像分割模型，获取所述图像分割模型输出的所述港口区域遥感图像的轮廓分割图像； 其中，所述图像分割模型的编码器包括特征提取模块和尺度特征融合模块；所述特征提取模块基于结构重参数化网络提取所述港口区域遥感图像的特征信息，所述特征信息包括浅层特征图、中层特征图和第一深层特征图；所述结构重参数化网络利用多分支网络进行训练，利用单分支网络进行推理，在推理过程中，将多分支网络和单分支网络的参数进行融合；所述尺度特征融合模块通过密集连接和空洞卷积层对所述第一深层特征图进行特征提取和特征融合； 所述图像分割模型通过以下步骤得到： 采集样本港口区域遥感图像； 提取所述样本港口区域遥感图像的样本特征信息，所述样本特征信息包括样本浅层特征图、样本中层特征图和第一样本深层特征图； 通过密集连接和空洞卷积层对所述第一样本深层特征图进行特征提取和特征融合，得到第二样本深层特征图； 对所述第二样本深层特征图进行上采样，得到第三样本深层特征图； 对所述第三样本深层特征图、所述样本浅层特征图和所述样本中层特征图进行跳跃连接得到样本特征图； 对所述样本特征图进行卷积得到所述样本港口区域遥感图像的预测轮廓分割图； 采用所述预测轮廓分割图和真实轮廓分割图对预设的损失函数进行训练，得到所述图像分割模型。

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