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龙图腾网恭喜中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于深度学习的光学遥感图像数据处理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：CN114255403B 。

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：202111575027.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法及系统是由刘伟;宝音图;牛朝阳;李润生;高欧阳;李钦设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于遥感图像数据处理技术领域，特别涉及一种基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法及系统，构建图像场景分类模型和图像语义分割模型，其中，图像场景分类模型中，利用EfficientNet作为特征提取骨干网络来提取输入图像数据的特征，通过若干子分类器对提取的特征进行预分类，并通过平均集成所有子分类器的预分类结果进行再分类来获取关注场景图像；图像语义分割模型中，通过注意力机制及密集连接结构来提取输入图像数据的多级特征并对多级特征进行融合来提取感兴趣目标区域；分别利用训练后的图像场景分类模型和语义分割模型对待处理目标遥感数据进行场景分类和目标区域提取，以筛选出关注场景图像并获取目标区域相关信息，便于实际场景应用。

本发明授权基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法，其特征在于，包含如下内容：联合EfficientNet与集成学习构建用于特征提取和集成学习的图像场景分类模型，并联合注意力机制和U型网络构建图像语义分割模型，其中，图像场景分类模型中，首先，利用EfficientNet作为特征提取骨干网络来提取输入图像数据的一级图像特征，然后依据Bagging法将所有的一级图像特征按预设比率随机选取并融合来生成若干份新的二级图像特征，并依据Stacking法给每份二级图像特征分配一个子分类器，通过若干子分类器对二级图像特征进行预分类，并通过平均集成所有子分类器的预分类结果进行再分类来获取关注场景图像；图像语义分割模型中，编码结构的卷积块使用EfficientNet-B3做骨干网络，在编码和解码的各层之间引入SGE注意力来深度学习输入图像数据上下文语义信息，并采用密集连接结构来提取输入图像数据的多级特征并对多级特征进行融合来提取感兴趣目标区域；收集遥感数据并生成样本集来训练图像场景分类模型及语义分割模型，利用训练后的图像场景分类模型对待处理目标遥感数据进行场景分类，以筛选出关注场景图像；利用已训练的语义分割模型来提取待处理目标遥感数据中感兴趣目标区域。

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国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；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”。