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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种基于深度学习的遥感图像识别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：CN119339257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411879970.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于深度学习的遥感图像识别方法及系统是由刘琳;崔玉环设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的遥感图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于遥感图像识别技术领域，提供了一种基于深度学习的遥感图像识别方法及系统。本发明通过筛选多个有效样本图像；标准化和阶段化处理；创建多个阶段生成器和多个阶段判别器，进行动态对抗训练，生成多个扩充样本图像；进行训练与优化，生成目标识别模型；进行图像识别。能够对多个遥感样本图像进行有效筛选、标准化和阶段化处理，创建多个阶段生成器和多个阶段判别器，进行动态对抗训练，生成多个扩充样本图像，再进行深度学习模型的训练与优化，生成目标识别模型，从而实现样本的有效扩充，使得深度学习模型具有大量的样本进行训练与优化，有效提高目标识别模型的遥感图像识别性能，能够满足应用场景中精确度和可靠性的高要求。

本发明授权一种基于深度学习的遥感图像识别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遥感图像识别方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：获取多个遥感样本图像，对多个所述遥感样本图像进行来源识别和敏感识别，从多个所述遥感样本图像中，筛选多个有效样本图像；按照预设的阶段化需求，对多个所述有效样本图像进行标准化处理和阶段化处理，生成多个阶段样本图像；按照预设的阶段化需求，创建多个阶段生成器和多个阶段判别器，对多个所述阶段样本图像进行动态对抗训练，生成多个扩充样本图像；选择深度学习模型，通过多个所述有效样本图像和多个所述扩充样本图像进行训练与优化，生成并部署目标识别模型；获取目标识别图像，通过所述目标识别模型，进行图像识别处理；所述按照预设的阶段化需求，创建多个阶段生成器和多个阶段判别器，对多个所述阶段样本图像进行动态对抗训练，生成多个扩充样本图像具体包括以下步骤：按照预设的阶段化需求，确定阶段数量、阶段关系和阶段约束；根据所述阶段数量、所述阶段关系和所述阶段约束，创建多个组合对应的阶段生成器和阶段判别器；通过多个所述阶段生成器和多个所述阶段判别器，对多个所述阶段样本图像进行动态对抗训练，生成多个扩充样本图像；多个所述阶段生成器的损失函数为： ；其中，代表第个阶段，为第个阶段的阶段生成器的损失函数，为第个阶段从先验噪声分布中采样的随机变量，为随机变量对应的生成样本，为对生成样本的真实判断概率，为预设的第个阶段的阶段约束，为阶段约束下对生成样本的真实判断概率；多个所述阶段判别器的损失函数为： ；其中，为第个阶段的阶段判别器的损失函数，为第个阶段从真实数据分布中采样的真实样本，为对真实样本的真实判断概率，为阶段约束下对真实样本的真实判断概率。

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安徽农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市长江西路130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”。