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龙图腾网恭喜贵州省第二测绘院申请的专利一种基于视觉基础模型优化的U-Net++遥感语义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：CN119810454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510296459.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于视觉基础模型优化的U-Net++遥感语义分割方法是由李龙强;谭登澳;冯靖宜;陈忠超;孙俊英;杨宛莹;成其换;国娴;袁方芳;王光文;张永富;张波;杜少君;李大言;吴荣凯设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉基础模型优化的U-Net++遥感语义分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉基础模型优化的U‑Net++遥感语义分割方法，包括：遥感影像通过视觉基础编码模块后得到视觉特征图X0；遥感影像通过U‑Net++编码模块依次得到遥感影像特征图X0,0、X1,0、X2,0、X3,0、X4,0；特征融合增强模块将视觉特征图X0与遥感影像特征图X4,0进行连接，然后通过通道注意力机制对连接的特征图进行特征融合增强，经过重投影整合恢复原始特征图尺度得到特征图X1；解码模块通过U‑Net++解码器的上采样与特征连接进行特征图解码，得到输入遥感影像的预测结果X。本发明能提高预测精度，充分发挥视觉基础模型强大的先验知识，并建立全局语义相互作用和上下文长距离关联。

本发明授权一种基于视觉基础模型优化的U-Net++遥感语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉基础模型优化的U-Net++遥感语义分割方法，其特征在于包括以下步骤：S1、视觉基础编码：遥感影像通过视觉基础编码模块后得到视觉特征图X0，视觉基础编码模块包括块嵌入模块、位置嵌入模块、基础块模块、颈部模块，其中：块嵌入模块将遥感影像进行分割、展平、线性嵌入得到特征图；位置嵌入模块是将块嵌入模块处理得到的特征图的位置向量特征，与特征图进行相加后输入到基础块模块；基础块模块包括16个transformerblock，transformerblock由多头注意力机制MSA和多层感知机MLP块交替组成，归一化LN在每个transformerblock之前应用，残差连接在每个transformerblock之后应用，MLP包含两层具有GELU非线性的层；颈部模块通过两层卷积把transformerblock输出的特征图个数从768个降到256个，得到视觉特征图X0；S2、U-Net++编码：U-Net++编码模块由5个基础模块堆叠形成，每个基础模块包含两个卷积层，第一个基础模块的卷积层是16个卷积核，第二至第五个基础模块每个基础模块的卷积层的卷积核都是上一层基础模块卷积核数量的两倍，卷积层使用归一化层和激活层，将上一基础模块输出的遥感影像特征图通过下采样进一步提取遥感影像深层特征信息，作为下一基础模块的输入，下采样后特征图大小缩小1倍；尺寸为1024×1024的3波段遥感影像通过U-Net++编码，依次得到遥感影像特征图X0,0、遥感影像特征图X1,0、遥感影像特征图X2,0、遥感影像特征图X3,0、遥感影像特征图X4,0；S3、特征融合增强：特征融合增强模块将步骤S1得到的视觉特征图X0与步骤S2得到的遥感影像特征图X4,0进行连接，然后通过通道注意力机制对连接的特征图进行特征融合增强，经过重投影整合恢复原始特征图尺度得到增强特征图X1；S4、解码：第一步，将遥感影像特征图X0,0与遥感影像特征图X1,0上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X0,1，遥感影像特征图X1,0与遥感影像特征图X2,0上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X1,1，遥感影像特征图X2,0与遥感影像特征图X3,0上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X2,1，遥感影像特征图X3,0与增强特征图X1上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X3,1；第二步，将遥感影像特征图X0,0、特征图X0,1与特征图X1,1上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X0,2，遥感影像特征图X1,0、特征图X1,1与特征图X2,1上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X1,2，遥感影像特征图X2,0、特征图X2,1与特征图X3,1上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X2,2；第三步，将遥感影像特征图X0,0、特征图X0,1、特征图X0,2与特征图X1,2上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X0,3，遥感影像特征图X1,0、特征图X1,1、特征图X1,2与特征图X2,2上采样后的特征图进行特征连接得到特征图X1,3；第四步，将遥感影像特征图X0,0，特征图X0,1、特征图X0,2、特征图X0,3与特征图X1,3上采样后的特征图进行特征连接得到大小为1024×1024特征图X0,4，通过一个1×1的卷积将特征图X0,4的每一个像素值与1×1的卷积参数值相乘，得到大小为1024×1024、像素值在[0-1]之间的预测结果X，预测结果X中的每一个像素值代表该像素是目标地物的预测概率。

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