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龙图腾网获悉中科合肥技术创新工程院申请的专利基于多头注意力机制和时序融合的多时期高精度水稻地图分割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：CN116894947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310944679.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于多头注意力机制和时序融合的多时期高精度水稻地图分割方法是由黄河;屈方;孙友强;张俊卿设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多头注意力机制和时序融合的多时期高精度水稻地图分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多头注意力机制和时序融合的多时期高精度水稻地图分割方法，包括：采集多个时期水稻田的图片数据；进行数据预处理；构建高精度农业地图时序分割模型；训练高精度农业地图时序分割模型；将测试集中待检测图片和相同地块的辅助期图片共同输入到训练好的高精度农业地图时序分割模型中，生成待检测图片的水稻和背景的分割结果。本发明能够融合同一块农田在多个时期的特征，能够弥补单帧感知的局限性，提高水稻地图分割算法的准确性；在解码器部分，通过引入时序融合模块，能够保存水稻的特异性特征并与当前时期的特征进行融合，这种融合方法有助于优化当前时期地图的语义分割，提高水稻区域的识别准确性。

本发明授权基于多头注意力机制和时序融合的多时期高精度水稻地图分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多头注意力机制和时序融合的多时期高精度水稻地图分割方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1收集数据：采集多个时期水稻田的图片数据； 2进行数据预处理：根据采集到的水稻田的图片数据的经纬度，对采集到的水稻田的图片依次进行分割、标注，得到水稻时序数据集，将水稻时序数据集划分为训练集和测试集； 3构建高精度农业地图时序分割模型：使用编码器和解码器共同构建高精度农业地图时序分割模型； 具体包括以下步骤： 3a编码器由补丁编码器和4个Transformer编码层组成，编码器提取多尺度特征的具体步骤如下： 3a1在训练集中随机选取待检测图片I，同时以待检测图片I中地块为索引从水稻时序数据集中获取地块的时序图片集，从地块中的时序图片集中随机选取辅助期图片I；待检测图片I和辅助期图片I经过数据增强放缩到相同尺度，待检测图片I和辅助期图片I依次经过编码器提取多尺度特征，辅助期图片I不经过反向传播； 3a2辅助期图片I通过补丁编码器进行处理，辅助期图片I首先被划分为多个均匀大小的补丁区域，然后补丁编码器使用一个大小为7×7的卷积核对辅助期图片I进行卷积操作，将辅助期图片I转换为大小为32×32的图片表示，然后对32×32的图片进行归一化得到补丁特征P 3a3所述4个Transformer编码层分别为第一Transformer编码层、第二Transformer编码层、第三Transformer编码层和第四Transformer编码层，每个Transformer编码层重复执行步骤3a2和步骤3a3，重复4次，每次特征表示的通道数会翻倍，图片的尺寸会减半，分别输出辅助期图片I和待检测图片I14个不同分辨率的特征图，作为第一多尺度特征图序列{B21，B22，B23，B24}和第二多尺度特征图序列{B11，B12，B13，B14}； 3b解码器的时序融合模块将第一多尺度特征图序列{B21，B22，B23，B24}和第二多尺度特征图序列{B11，B12，B13，B14}融合，得到待检测图片I1的多尺度融合特征图序列{B11’，B12’，B13’，B14’}，完成高精度农业地图时序分割模型的构建； 4训练高精度农业地图时序分割模型：将训练集中同一地块的不同时期图片同时输入到高精度农业地图时序分割模型中进行训练； 5水稻和背景区域分割：将测试集中待检测图片和相同地块的辅助期图片共同输入到训练好的高精度农业地图时序分割模型中，生成待检测图片的水稻和背景的分割结果。

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