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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种基于域适应的遥感影像跨域语义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：CN118691824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410944127.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于域适应的遥感影像跨域语义分割方法是由孟雨柯;杨健;米晓飞;赵俊奇;陈雪珂;孟宪鸿;张周威设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域适应的遥感影像跨域语义分割方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于域适应的遥感影像跨域语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标域遥感影像；以及将所述目标域遥感影像输入预先训练的目标语义分割模型，得到所述目标域遥感影像的语义分割结果。其中，目标语义分割模型由对抗域适应和自训练域适应训练得到，对抗域适应利用对抗学习进行特征级域适应和输出级域适应。自训练域适应在对抗域适应的基础上生成高置信度伪标签继续训练语义分割模型，提高目标域分割的性能。本公开还提供了一种基于域适应的遥感影像跨域语义分割装置、设备基介质。

本发明授权一种基于域适应的遥感影像跨域语义分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于域适应的遥感影像跨域语义分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标域遥感影像；以及将所述目标域遥感影像输入预先训练的目标语义分割模型，得到所述目标域遥感影像的语义分割结果，其中，预先训练所述目标语义分割模型包括对抗域适应网络训练和自训练域适应训练；所述对抗域适应网络包括分割网络、特征级鉴别器和输出级鉴别器，所述对抗域适应网络训练的方法，包括：获取源域数据和目标域数据，其中，所述源域数据带有源域标签；利用所述特征级鉴别器和所述分割网络，通过对抗学习使所述源域数据的第一特征和所述目标域数据的第二特征的分布趋近于一致，实现特征级域适应，得到特征级对抗损失；利用所述输出级鉴别器和所述分割网络，通过协同训练使所述源域数据和所述目标域数据的输出级实现类别级对齐，得到输出级对抗损失；基于所述源域数据，利用交叉熵损失函数和代斯损失函数计算所述源域数据的监督分割损失；以及基于所述特征级对抗损失、所述特征级对抗损失和所述监督分割损失构造第一损失函数，利用所述第一损失函数对所述分割网络、所述特征级鉴别器和所述输出级鉴别器交替进行训练，使得所述第一损失函数的值最小化，得到域适应语义分割模型；所述自训练域适应训练的方法，包括：基于所述目标域数据，利用所述域适应语义分割模型，得到目标域数据的预测结果；基于所述目标域数据的预测结果，利用超像素分割和熵的自训练方法，得到所述目标域数据的伪标签；以及加载已经训练好的所述域适应语义分割模型，基于所述目标域数据和所述目标域数据的伪标签继续训练域适应语义分割模型。

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