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龙图腾网恭喜中国人民公安大学申请的专利光学遥感图像识别方法、装置、设备及存储介质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：CN117671513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202311568844.1，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权光学遥感图像识别方法、装置、设备及存储介质是由王任华;刘文清;冯琦;刘吉磊;霍宏涛设计研发完成，并于2023-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本光学遥感图像识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种光学遥感图像识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取待识别光学遥感源图像；根据光伏板在各光波段的光学特征和反射特性构建光伏板指数；对光伏板指数和待识别光学遥感源图像进行级联，得到待识别对象；通过目标光伏板识别模型对待识别对象进行识别，得到目标光伏板图像，其中，该目标光伏板识别模型是由基础双层嵌套网络模型、残差卷积混合注意力模块、多层次特征损失函数以及历史光伏板样本集训练而成；通过上述方式，在构建光伏板指数后，与待识别光学遥感源图像进行级联，然后通过目标光伏板识别模型对待识别对象进行识别，从而能够有效提高识别光伏板图像的准确性，进而提取完整度高以及边界性明显的光伏板。

本发明授权光学遥感图像识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光学遥感图像识别方法，其特征在于，所述光学遥感图像识别方法包括以下步骤：获取待识别光学遥感源图像；根据光伏板在各光波段的光学特征和反射特性构建光伏板指数；对所述光伏板指数和所述待识别光学遥感源图像进行级联，得到待识别对象；通过目标光伏板识别模型对所述待识别对象进行识别，得到目标光伏板图像，其中，所述目标光伏板识别模型是由基础双层嵌套网络模型、残差卷积混合注意力模块、多层次特征损失函数以及历史光伏板样本集训练而成；所述根据光伏板在各光波段的光学特征和反射特性构建光伏板指数，包括：根据光伏板在各光波段的光学特征和反射特性确定红光波段像素值、绿光波段像素值以及蓝光波段像素值；计算所述红光波段像素值和所述蓝光波段像素值之间的波段像素差；计算所述红光波段像素值、所述绿光波段像素值以及所述蓝光波段像素值之间的波段像素和；根据所述波段像素差和所述波段像素和计算光伏板指数，具体为： ；其中，表示光伏板指数，表示蓝光波段像素值，表示红光波段像素值，表示绿光波段像素值；所述通过目标光伏板识别模型对所述待识别对象进行识别，得到目标光伏板图像之前，还包括：确定基础双层嵌套网络模型，并获取所述基础双层嵌套网络模型的跳跃连接部分所在的位置；将残差卷积混合注意力模块添加至所述基础双层嵌套网络模型的跳跃连接部分所在的位置，得到第一双层嵌套网络模型；确定设置在所述第一双层嵌套网络模型内各RSU模块的深度信息；根据所述深度信息确定构建编码器的RSU模块；通过所述构建编码器的RSU模块根据历史光伏板样本集确定历史光伏板的多尺度特征；根据所述第一双层嵌套网络模型内不同尺寸的卷积核对所述历史光伏板的多尺度特征进行语义差异缩小，得到历史多尺度特征集；根据所述第一双层嵌套网络模型根据所述历史多尺度特征集训练当前光伏板识别模型；获取与历史测试源图像集对应的真实光伏板图像；通过当前光伏板识别模型对所述历史测试源图像集进行识别，得到当前光伏板图像；分别提取所述真实光伏板图像和当前光伏板图像的多层特征；根据所述多层次特征损失函数和多层特征确定当前光伏板识别模型的损失值最小时的权重；根据所述权重确定目标光伏板识别模型；所述根据光伏板在各光波段的光学特征和反射特性确定红光波段像素值、绿光波段像素值以及蓝光波段像素值之前，还包括：获取光伏板在各光波段的像素值以及非光伏板在各光波段的像素值；根据所述光伏板在各光波段的像素值以及非光伏板在各光波段的像素值确定光伏板的像素差值大于预设差值阈值的光波段、各光波段的像素值的变化特征以及光谱曲线；根据所述光伏板的像素差值大于预设差值阈值的光波段以及各光波段的像素值的变化特征确定光伏板在各光波段的光学特征；根据所述光谱曲线的反射峰和吸收谷确定反射特性。

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