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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于自适应编码和两阶段训练的遥感影像建筑物提取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：CN117079121B 。

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：202310620502.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于自适应编码和两阶段训练的遥感影像建筑物提取方法是由翁谦;王钦;林嘉雯;安远;林易丰;潘增滢;卢峰;刘诗琳;毛美艳设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应编码和两阶段训练的遥感影像建筑物提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应编码和两阶段训练的遥感影像建筑物提取方法。通过自适应二进制磁盘编码和两阶段训练策略将深度学习与基于点击的交互式建筑物提取结合，提高了交互式建筑物提取的精度和鲁棒性。自适应二进制磁盘编码改进磁盘编码固定半径带来的交互特征信息不足问题；通过两阶段训练引导模型更多关注交互点击区域的引导特征。相比已有方法，该发明能捕获更有引导性的交互特征，大幅减少建筑物交互点击的次数的条件下获得相同的分割精度。

本发明授权基于自适应编码和两阶段训练的遥感影像建筑物提取方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应编码和两阶段训练的遥感影像建筑物提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：设计包含自适应半径编码器ARE和建筑物提取模型两个部分的模型；首先，将标注好建筑物的样本送入自适应半径编码器中，并生成最大适应建筑物点击半径的建筑物非建筑物点击磁盘编码图coords_feature,设计两个训练阶段；步骤S2：设置预测迭代阈值N和计数器n,并生成一张与输入原始图像大小相同的空白矩阵，同原始输入图像和经步骤S1生成的点击磁盘编码图融合后输入到建筑物提取模型中进行预测，计数器n加1，将预测图送入ARE生成新的交互特征，更新预测图；步骤S3:本步骤涉及到两个不同的训练阶段，在第一阶段中，重复步骤S2直至n达到迭代阈值N后，将预测图与交互特征进行融合;在第二阶段中，重复步骤S2直到预测图与标签图的IoU大于0.9或者达到预测迭代阈值N，其中每重复一次步骤S2，更新一次迭代损失函数,最后将预测图与交互特征进行融合；步骤S4：将步骤S3融合后的特征图和原图作为特征提取网络的训练数据,将获得的建筑物提取结果，根据计算结果与标签的normalizedfocalloss损失,在第一阶段的训练中通过该损失值调整模型参数，在第二阶段的训练中通过将该损失与每次迭代预测的IoU损失值求和进一步调整模型参数；通过改进的点击编码方案，将深度学习与交互式分割相结合，并用于高分遥感影像的建筑物提取，通过“人在回路”的策略；步骤S1中的自适应半径编码具体内容如下：该编码器以交互序列所在二维空间中的坐标为圆心，根据该坐标所在像素点所代表类别，计算该点与其他类别的最小距离即最大内切圆半径作为每个交互特征的二进制磁盘编码半径；步骤S3分段训练具体内容如下：第一阶段采用模型最后提取结果与标签的损失来调整模型参数，第二阶段计算步骤S2中每次迭代的IoU损失值，然后与迭代损失值加权求和作为损失值来调整模型参数。

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