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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利基于地形约束与深度学习的晨昏雾快速检测方法、装置、设备及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：CN114882013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210685123.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于地形约束与深度学习的晨昏雾快速检测方法、装置、设备及介质是由马慧云;刘增伟;冉印泽;李亚楠;冯徽徽设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于地形约束与深度学习的晨昏雾快速检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地形约束与深度学习的晨昏雾快速检测方法、装置、设备及介质，方法包括：步骤1，获取研究区域的DEM数据和晨昏时刻的H8AHI数据；步骤2，对步骤1获取的数据进行预处理，其中包括：对H8AHI数据进行波段裁剪和无用波段剔除，然后将保留的各波段数据和DEM数据按通道进行组合，得到融合的AHI‑DEM数据；步骤3，将AHI‑DEM数据输入至预训练好的基于深度学习的晨昏雾检测模型中，输出得到研究区域的晨昏雾检测结果。本发明能够准确、高效快速地实现晨昏陆地雾检测。

本发明授权基于地形约束与深度学习的晨昏雾快速检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于地形约束与深度学习的晨昏雾快速检测方法，其特征在于，包括：步骤1，获取研究区域的DEM数据和晨昏时刻的H8AHI数据；步骤2，对步骤1获取的数据进行预处理，其中包括：对H8AHI数据进行波段裁剪和无用波段剔除，然后将保留的各波段数据和DEM数据按通道进行组合，得到融合的AHI-DEM数据；步骤3，将AHI-DEM数据输入至预训练好的基于深度学习的晨昏雾检测模型中，输出得到研究区域的晨昏雾检测结果；所述晨昏雾检测模型具体包括：步骤C1：网络左侧为编码阶段，由5组卷积层、4组池化层和3组SE-Net模块构成；卷积层通过3*3的卷积核提取含晨昏时刻数据集AHI-DEM中晨昏雾的特征信息，在每次卷积后进行批归一化训练操作，之后利用Relu函数进行非线性激活，之后利用SE-Net模块进行通道注意力学习，学习每个特征通道的权重，将权重与对应的通道相乘获得增加通道注意力权重的特征通道，之后进入池化层学习；步骤C2：池化层通过2*2的池化窗口选取窗口中4个像素的最大值作为池化后的当前像素，以此对特征信息进行降维，完成特征图的下采样；步骤C3：网络右侧为4组卷积层和4组上采样层构成的解码阶段，用于逐步恢复特征图的尺寸；其中，利用跳跃链接将每次解码阶段得到的特征图与对应的编码阶段特征图融合，建立上下文的特征信息连接，补偿下采样池化层中丢失的信息，完成模型空间上下文语。

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