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龙图腾网恭喜无锡学院申请的专利一种云图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：CN114898227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210643793.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种云图分割方法是由张银胜;钟思远;吉茹;崔志强;张文华;单慧琳设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云图分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云图分割方法，包括步骤如下：S1，对哨兵二号卫星可见波段的图像进行预处理获得数据集；S2，利用改变卷积方式、添加高效通道注意力、修改长跳跃连接方式及修改激活函数的方法构建改进U‑Net模型；S3，将步骤S1得到的数据集输入改进型U‑Net模型进行训练、测试，与其他分割网络进行云图分割实验对比，得到比较输出预览图；S4，将步骤S3中的比较输出预览图通过transformer架构进行优化，得到最终输出效果图。本发明运用了通过在U‑Net模型中引入transformer以及回归模型，对云层的遥测图像分析计算精度有显著的提高，使得云图的预测更加准确且稳定。

本发明授权一种云图分割方法在权利要求书中公布了：1.一种云图分割方法，其特征在于，包括步骤如下：S1，对哨兵二号卫星可见波段的图像进行预处理,获得数据集；S2，采用改变卷积方式、添加高效通道注意力、修改长跳跃连接方式及修改激活函数的方法构建改进U-Net模型；S3，将步骤S1得到的数据集输入改进U-Net模型进行训练、测试，与现有分割网络进行云图分割实验对比，得到比较输出预览图；具体过程如下：S31，将步骤S1中的数据集的80％作为训练集输入到改进U-Net模型中进行训练，通过带标签的数据监督学习，利用梯度下降算法微调整个网络参数，获得最佳参数模型；S32，将步骤S1中的数据集的10％作为测试集输入到S31中的最佳参数模型中进行测试，输出初步的预测效果图；S33，将S32中的预测效果图与标签图进行比较，得到改进U-Net模型的比较输出结果；S4，将步骤S3中改进U-Net模型的比较输出图像利用一层卷积层convblock完成Patch-Embedding；再进行Flatten展开输出特征向量，随后对特征向量加入余弦位置编码Position-Emdedding，以及一层dropout随机失活；将输入向量放入三个不同的全连接层，输出查询向量Query、键向量Key和值向量Value，得到最终输出效果图；具体步骤如下：S41，运用点乘dotproduct计算Q和K向量的相似度：fQ,Ki＝QTKi其中，fQ,Ki为每一组数据对应的相似度，i＝1,2,3…m，Q为查询向量Query，Ki为每一个键向量Key，QT为Q的转置；S42,将相似度通过softmax函数进行归一化： 其中，i＝1,2,3…m，αi是归一后的相似度；S43，对所有的values进行加权求和，得到Attention向量： 其中，Vi为每一个values。

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