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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利融合目标检测和视觉注意机制的大范围遥感影像农村街区式居民地提取方法及系统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：CN116503750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310387775.8，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权融合目标检测和视觉注意机制的大范围遥感影像农村街区式居民地提取方法及系统是由芮杰;李美霖;刘智;杨松坤;金飞;王淑香;林雨准;左溪冰;霍爱梅设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合目标检测和视觉注意机制的大范围遥感影像农村街区式居民地提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于居民地提取技术领域，公开一种融合目标检测和视觉注意机制的大范围遥感影像农村街区式居民地提取方法及系统，该方法包括：通过YOLOv7模型检测生成大范围遥感影像上居民地候选区检测框；使用PgNet模型基于候选区检测框进行居民地的精确提取，得到大范围遥感影像上的农村居民地。本发明通过目标检测技术的候选机制和视觉注意机制方法相结合，粗略的剔除植被及地形有利于对农村居民地及其建筑物的快速自动提取，提升检索效率。获得候选框后，利用PgNet高效提取机制，从而实现在不同尺寸遥感影像中快速自动提取农村街区式居民地。

本发明授权融合目标检测和视觉注意机制的大范围遥感影像农村街区式居民地提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合目标检测和视觉注意机制的大范围遥感影像农村街区式居民地提取方法，其特征在于，包括： 通过YOLOv7模型检测生成大范围遥感影像上居民地候选区检测框； 使用PgNet模型基于候选区检测框进行居民地的精确提取，得到大范围遥感影像上的农村居民地； 所述通过YOLOv7模型检测生成大范围遥感影像上居民地候选区检测框包括： 使用开源数据集CBDV1.0预训练YOLOv7模型参数权重； 使用预训练后的YOLOv7模型对测试区域进行检测，从而获得大范围遥感影像上候选居民地边界框的粗略定位，同时记录其为街区的可能性，影像中除街区外的其他部分为非街区背景； 通过粗略定位，切片候选框区域，剔除植被及非居民地信息； 所述使用PgNet模型基于候选区检测框进行居民地的精确提取，得到大范围遥感影像上的农村居民地包括： 采用PgNet对生成候选检测区域进行检测； 经PgNet检测后生成结果为显著图，通过最佳阈值分割显著图得到其对应的二值图； 结合原始输入图像，基于上述的二值图进行二值掩膜处理，得到最终的农村街区居民地区域。

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