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龙图腾网恭喜中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利基于信息融合迁移的遥感图像场景分类系统及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：CN119478711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510062297.2，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于信息融合迁移的遥感图像场景分类系统及方法是由齐翌辰;王烨;赵伟超;李泽;娄洪伟;盛磊设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息融合迁移的遥感图像场景分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于信息融合迁移的遥感图像场景分类系统及方法，源域图像输入至多尺度特征提取支路中得到源域特征，目标域图像输入至多尺度特征提取支路中得到目标域特征；利用卷积操作和多尺度膨胀注意力机制，将局部特征和全局特征相结合，有效提高在条件对抗域适应过程中的特征表示能力；源域特征和目标域特征共同输入至条件对抗损失支路中，通过条件对抗域适应方法进行训练，以减少源域和目标域的特征分布差异，实现在未标注数据集上对遥感场景进行分类，并保证分类性能。

本发明授权基于信息融合迁移的遥感图像场景分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息融合迁移的遥感图像场景分类系统，其特征在于：包括多尺度特征提取支路和条件对抗损失支路；其中，源域图像输入至多尺度特征提取支路中得到源域特征，目标域图像输入至多尺度特征提取支路中得到目标域特征；源域特征和目标域特征共同输入至条件对抗损失支路中，从而完成源域图像和目标域图像的标签匹配；多尺度特征提取支路包括残差网络子支路，和进行不同尺度的滑动窗口膨胀注意力操作的多尺度膨胀子支路；源域图像或目标域图像分别输入残差网络子支路和多尺度膨胀子支路中，将残差网络子支路和多尺度膨胀子支路输出的特征进行结合，对应得到源域特征或目标域特征；在多尺度膨胀子支路中，输入图像经浅层特征提取模块后，得到浅层特征；多尺度膨胀模块对浅层特征进行不同尺度的滑动窗口膨胀注意力操作；多尺度注意力特征输入至深层特征提取模块，得到初级多尺度特征；初级多尺度特征经特征变换后得到多尺度特征序列；在残差网络子支路中，输入图像经多个级联的残差模块后得到初级残差特征，对初级残差特征进行特征变换，得到残差特征序列；残差特征序列与初级多尺度特征对应元素相乘后，得到残差特征；多尺度特征序列与初级残差特征对应元素相乘后，得到多尺度特征；多尺度特征与残差特征对应元素相加后，得到多尺度特征提取支路的输出特征。

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