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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种语义增强特征融合自监督transformer的整景SAR海水养殖多目标提取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：CN117036934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310857907.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种语义增强特征融合自监督transformer的整景SAR海水养殖多目标提取方法是由范剑超;周健林;郑丹晨;李萌萌;邓棋文;田德智;王喜宝;褚楚;王平卓;董英超设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种语义增强特征融合自监督transformer的整景SAR海水养殖多目标提取方法在说明书摘要公布了：一种语义增强特征融合自监督transformer的整景SAR海水养殖多目标提取方法，步骤：1面向海量海水养殖无标签遥感监测数据，建立整景多目标海水养殖目标提取框架，包括输入嵌入模块、transformer编码器、多特征融合模块及高层语义增强模块；2基于自监督学习中知识蒸馏的自蒸馏学习，结合全局对比学习损失和局部图像掩膜损失，训练编码器；3提出语义增强特征融合解码器，进行深层语义增强，并有效涵盖浅层形状特征和深层语义特征。本发明能够实现整景多目标海水养殖精确提取，缓解有监督学习方法过度依赖标签问题，样本数据不平衡问题，多目标之间类内差异大、类间差异小而导致的误判问题，增强对于合成孔径雷达影像中相干斑噪声的抗干扰能力，提高海水养殖多目标提取精度。

本发明授权一种语义增强特征融合自监督transformer的整景SAR海水养殖多目标提取方法在权利要求书中公布了：1.一种语义增强特征融合自监督transformer的整景SAR海水养殖多目标提取方法，其特征在于，包括以下几个步骤： 第一步，收集大量海水养殖无标签遥感监测数据，切片成多张二维图片，海水养殖transformer编码器采用自蒸馏训练发掘显著特征，并获得长时间依赖特征；海水养殖transformer编码器包括输入嵌入和编码模块，具体的： 步骤1.1所述的输入嵌入是将图片编码成一维向量的过程； 步骤1.2所述的编码模块由N个子模块组成，每个子模块的核心是多头注意模块，多头注意模块允许模型关注来自多个子空间的不同方面的信息，通过N个多头注意模块串联，构建transformer编码器；共构建N个子模块组成transformer编码器；； 第二步，基于自监督学习中知识蒸馏的自蒸馏学习，结合全局对比学习损失和局部图像掩膜损失，训练海水养殖transformer编码器； 第三步，引入语义增强特征融合模块，增强深层语义信息，保留浅层形状信息，包括深度语义增强模块和多层特征融合模块；通过少量标签样本微调语义增强特征融合解码器，将训练好的解码器权重参数固定，测试得到整景多目标的SAR影像海水养殖精确提取结果；具体的： 步骤3.1深度语义增强依赖于transformer编码器的高层，高层指步骤1.2中串联N个子模块的最后三个子模块，STFF通过特征增强使高层语义信息包含更多的transformer编码器高层；不同层的特征Em是由transformer编码器获得的，深度语义增强包含了的特征，利用了全连接和拼接操作，公式如式11-式14所示； 11 12 13 14 其中，C为增强中间变量；C10为第10个子模块的增强中间变量；C11为C10增强中间变量向更高层E11、E12扩散的增强中间变量；C12为C11向更高层E12扩散的增强中间变量；Fhigh为深度语义增强特征； 增强后的高层特征被作为最终的深度语义增强特征，并输入金字塔池模块PPM中，随后扩散到低层次特征；PPM利用不同的池化尺寸来获得上一步中广泛的高层语义信息，如式15所示； 15 其中，为池化操作，是一个双线性上采样函数； 步骤3.2多层特征融合将深度语义增强扩散到低层特征中，以减少低层特征的噪声；首先，对低层特征分别进行上采样，根据低层特征的不同，上采样的次数也不同；从transformer编码器中获得不同的层特征Em，包含低层和高层信息，多层特征融合包含从transformer编码器低层得到的低层特征和从深度语义增强得到的高层特征，如式16和式17所示； 16 17 其中，是激活函数，是转置卷积的上采样，BN是批量归一化； 在获得不同层和大小的特征后，解码器需要将深层特征扩散到低层，并将扩散后的低层特征与高层特征融合，如式18至式21所示； 18 19 20 21 其中，是一个3×3的卷积滤波器； 步骤3.3最后，固定第二步中得到的transformer编码器参数，只需通过少量样本标签进行反向传播优化解码器，通过标签和分割结果进行交叉熵损失，通过少量标签样本微调语义增强特征融合解码器，将训练好的解码器权重参数固定，测试得到整景多目标的SAR影像海水养殖精确提取结果。

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