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龙图腾网恭喜太原理工大学申请的专利基于拓扑感知神经网络的遥感图像道路分割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：CN115937704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202211575990.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于拓扑感知神经网络的遥感图像道路分割方法是由郭学俊;周瑞森;刘伟琳;李龙设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于拓扑感知神经网络的遥感图像道路分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感图像语义分割方法技术领域，具体是一种基于拓扑感知神经网络的遥感图像道路分割方法。包括以下步骤：1）对高分辨遥感数据集划分为训练集和测试集，并对训练集和测试集中的遥感图像分别进行预处理；2）搭建图像语义分割网络模型；3）将训练集输入语义分割网络，首先对语义分割网络进行初始化，然后对模型中参数进行更新，优化损失函数直至收敛；4）将测试集数据输入训练好的生成器模块，得到高精度语义分割结果。本发明解决了现有遥感图像道路自动提取技术中存在的特征表达能力不足、无法准确感知道路的拓扑结构、上下文信息局限于单个训练样本、语义分割的过程中边缘和细节信息损失较大、训练所需样本量大等问题。

本发明授权基于拓扑感知神经网络的遥感图像道路分割方法在权利要求书中公布了：1.一种高分辨率遥感图像语义分割网络系统，其特征在于：包括下采样路径、空间上下文模块和上采样路径，所述下采样路径包括可变形卷积层以及5个连续的下采样单元，输入数据首先通过可变形卷积层，得到语义特征图，随后通过5个连续的下采样单元进行特征提取和下采样，最后输出一个特征图；所述上采样路径依次由5个连续的上采样单元、一个聚合操作A、一个卷积层以及Softmax层组成，最后生成分割预测图；所述上采样单元由一组上转换模块、聚合操作B和一次聚合模块，其中上转换模块负责通过上采样恢复特征图的空间分辨率，聚合操作B负责将通道注意力模块调整过的跳跃连接特征图和上转换模块所得特征图进行聚合，一次聚合模块负责从聚合操作B的结果中提取特征；所述5个下采样单元和5上采样单元之间一一对应，并采用经过通道注意力模块的注意力调整的跳跃连接相连；所述下采样单元包括一次聚合模块、聚合操作和下转换模块，其中一次聚合模块负责提取特征，然后聚合操作将一次聚合模块的输入和输出聚合，再将结果特征图分别传输至下转换模块和通道注意力模块，其中通道注意力模块的输出与输入进行对应元素相乘，得到经过通道注意力调整的跳跃连接特征并输入至上采样路径对应部分；所述空间上下文模块对下采样路径输出的特征图进行分割融合后并输出给上采样路径。

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