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龙图腾网恭喜安徽大学申请的专利基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类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：CN114943902B 。

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：202210330867.8，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类方法是由杨辉;王彪;吴艳兰设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机遥感分类技术领域，涉及一种基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类方法，包括：一、对采集的照片进行拼接、校正处理生成无人机正射影像；二、采用目视解译方法构建植被样本数据集；三、基于HRNet网络构建了多尺度特征感知深度神经网络MFDN植被分类模型，训练数据集至模型拟合效果最佳，选取最优模型进行预测并进行精度评价，最终得到城市植被分类结果图，实现无人机遥感城市植被快速调查。本发明在网络输入层引入坐标卷积减少空间信息的丢失，构建多层并行网络增强尺度信息，减少细节特征的丢失，同时利用分离特征模块，扩大感受野并获取多尺度特征信息，有效缓解了植被漏分、错分现象，提高了分类精度。

本发明授权基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类方法，其特征在于：包括以下步骤：一、对采集的照片进行拼接、校正处理生成无人机正射影像；二、采用目视解译的方法构建植被样本数据集；三、基于HRNet网络构建了多尺度特征感知深度神经网络MFDN植被分类模型，训练数据集至模型拟合效果最佳，选取最优模型进行预测并进行精度评价，最终得到城市植被分类结果图，实现无人机遥感城市植被快速调查；多尺度特征感知深度神经网络MFDN中，在网络输入层引入坐标卷积；在垂直方向上利用下采样过程拓宽网络，通过多支并行连接的子网络融合多尺度特征连接高分辨率与低分辨率，保留不同分辨率的特征信息；进行重复多尺度特征融合，每支网络的高到低分辨率表示能够接收来自并行的子网络信息，在整个过程中保持高分辨率的表示；在每个分支网络中添加了密集连接模块；在底层网络中结合分离特征模块并更改空洞卷积的空洞率获取不同尺度上的细节信息；重复多尺度特征融合分为3种交互模块，每个交互模块由3个并行的卷积单位组成，并行网络之间有一个交互模块；3种交互模块分别对应保持高、中、低分辨率特征图不变。

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