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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利基于瓶颈注意力模块的遥感图像云检测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：CN114511785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210151693.9，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于瓶颈注意力模块的遥感图像云检测方法及系统是由姚正;马雷;万玲;程健设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于瓶颈注意力模块的遥感图像云检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于瓶颈注意力模块的遥感图像云检测方法及系统，属于遥感图像处理技术领域。该方法步骤如下：步骤1、获取并处理样本集；步骤2、搭建遥感图像云检测网络框架；步骤3、对遥感图像云检测网络进行迭代训练；步骤4、输出遥感图像云检测预测结果。检测系统包括样本获取模块、网络框架搭建模块、训练模块、输出模块四部分。本发明所构建的遥感图像云检测网络采用一种瓶颈注意力的结构，该结构结合了轻量化卷积，线性逆转残差结构，坐标注意力机制三者各自的优点，主要解决了网络采用轻量化卷积后，导致的特征量减少，精度下降等问题，实现了以低参数量和低运算量的云检测系统，达到更高精度的轻量型在轨云检测效果。

本发明授权基于瓶颈注意力模块的遥感图像云检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于瓶颈注意力模块的遥感图像云检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取样本集和处理样本集； 步骤2、搭建遥感图像云检测网络总体框架；所述遥感图像云检测网络总体框架包括至少四层编码器，每一层所述编码器包括至少两个3×3的轻量化卷积层和至少一个下采样层，同时每一层的输入为上一层下采样的输出结果； 至少四层译码器，每一层所述译码器包括至少两个轻量化卷积层和至少一个上采样层，每一层的输入为上一层的上采样输出结果并级联同一层组合模块的输出；编码器和译码器之间通过瓶颈注意力模块连接；所述组合模块为瓶颈注意力模块； 底层-连接层，包括至少两个3×3的轻量化卷积层，输入为编码器第四层下采样后的输出结果，输出通过上采样层与每一层的组合模块联接实现特征融合； 瓶颈注意力模块，用于连接所述编码器和所述译码器；所述瓶颈注意力模块为线性逆转残差模块和坐标注意力机制模块的结合，所述瓶颈注意力模块的输入为每一层编码器经过两次轻量化卷积层的输出；所述线性逆转残差模块包括两个逐点卷积层和一个轻量化卷积层，首先通过卷积核大小1×1的逐点卷积扩展升维到高维空间，其次使用卷积核大小3×3深度可分离卷积进行特征提取，最后再采用1×1的逐点卷积降维到低维空间进行运算；所述坐标注意力机制模块包含两个方向的全局最大池化层，全连接层，批量标准化层，卷积层以及Sigmoid函数层； 步骤3、迭代训练； 步骤4、输出预测结果并对比。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：211135 江苏省南京市创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。