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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种结合道路细节特征提取与上下文信息感知的遥感影像道路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：CN120107575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510029640.3，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种结合道路细节特征提取与上下文信息感知的遥感影像道路分割方法是由陈泽华;屈智霖;李名哲设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合道路细节特征提取与上下文信息感知的遥感影像道路分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结合道路细节特征提取与上下文信息感知的遥感影像道路分割方法，属于道路分割领域；解决了目前道路分割网络存在的遮挡与难以分辨道路级别的问题；包括以下步骤：构建数据集、模型构建、模型训练与结果预测；本发明设计了道路细节特征提取模块与上下文信息感知模块。道路细节特征提取模块通过多层次特征信息的交互传递，有效补偿了因连续下采样导致的空间信息与边缘细节丢失的问题，增强了模型对复杂场景和多层次道路结构的理解。上下文信息感知模块实现了长距离和局部多尺度上下文信息的动态融合，有助于抑制背景干扰、遮挡效应以及类似道路结构的混淆，确保所提取道路的完整性与连续性。

本发明授权一种结合道路细节特征提取与上下文信息感知的遥感影像道路分割方法在权利要求书中公布了：1.一种结合道路细节特征提取与上下文信息感知的遥感影像道路分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：构建数据集：通过遥感卫星采集高分辨率遥感图像，并按比例划分为训练集和测试集，并对训练集中的所有图像进行预处理和数据增强操作，其中训练集和测试集中均包含了原始遥感图像和经过专业标注的遥感图像； 步骤二：构建遥感图像道路分割网络模型：包括： 步骤2.1：特征编码模块的构建； 步骤2.2：道路细节特征提取模块的构建：所述道路细节特征提取模块包括用于对道路多层级条状特征实施融合的横向细节特征提取模块和纵向细节特征提取模块，横向细节特征提取模块和纵向细节特征提取模块均包括具有多尺度的条状空间注意力与有效通道注意力，用于空间与通道维度选择； 所述横向细节特征提取模块包括由两个横状条形卷积分支和一个卷积分支组成的条状空间注意力，输入道路细节特征提取模块的图像会被卷积核分别为1×3和1×5的横状条形卷积核进行处理，随后进行层归一化；同时输入道路细节特征提取模块的图像通过3×3的卷积核层归一化后，分别进行平均值池化和最大值池化，得到的结果通过MLP层后进行相加，然后对相加后的结果进行Sigmoid处理，得到加权值；随后得到的加权值分别与两个横状条形卷积分支得到的特征进行相乘，然后相加后经过输出映射层和一系列前馈网络得到最终的水平方向的输出，其中输出映射层采用有效通道注意力； 步骤2.3：上下文信息感知模块的构建：所述上下文信息感知模块通过设计膨胀卷积先导的选择性扫描块，并通过改变选择性扫描块中膨胀卷积的膨胀率实现多尺度细节特征的提取，用于局部多尺度上下文提取与全局上下文提取，并结合有效通道注意力进行进一步的特征筛选与融合； 步骤2.4：特征解码模块的构建； 其中特征编码模块与特征解码模块之间通过道路细节特征提取模块实现特征的逐级融合；融合后的特征经由上下文信息感知模块进行全局与局部多尺度上下文特征的提取；提取结果用于特征解码模块进行解码； 步骤三：训练遥感图像道路分割网络模型； 步骤四：结果预测：将预处理后的遥感图像输入至训练完成的遥感图像道路分割网络模型，以获得精准的道路分割结果。

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