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龙图腾网恭喜北京师范大学;北京艾尔思时代科技有限公司申请的专利无人机影像的农田种植地块人工智能自动提取系统和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：CN119360235B 。

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：202411267914.4，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权无人机影像的农田种植地块人工智能自动提取系统和方法是由刘修宇;梁治华;刘文达;丁志平设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机影像的农田种植地块人工智能自动提取系统和方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种无人机影像的农田种植地块人工智能自动提取系统和方法，属于图像数据处理技术领域。包括：输入模块、特征提取模块、特征分解模块、多任务学习集成解码模块。无人机影像数据经特征提取模块进行特征提取后，由特征分解模块将高维特征图进行频率域的DCT变换和特征分离，形成高频分量和低频分量，再经反变换得到反映地块区域的第一区域特征图和反映地块边界的第一边界特征图，最后使用多任务学习集成解码模块对第一区域特征图、第一边界特征图进行特征解码，获得农田种植地块提取的结果。由于引入DCT变换用于频域特征提取和特征分离，增加了地块区域和边界特征表示能力，提升了农田种植地块的提取精度。

本发明授权无人机影像的农田种植地块人工智能自动提取系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机影像的农田种植地块人工智能自动提取系统，其特征在于，包括：输入模块、特征提取模块、特征分解模块、多任务学习集成解码模块；所述输入模块，用于获取农田种植地块的无人机影像数据，并将所述影像数据输入至所述特征提取模块；所述特征提取模块，用于接收所述影像数据，并对所述影像数据进行特征提取，得到高维特征图；所述特征分解模块包括第一DCT变换单元、特征分离单元和反变换单元；所述第一DCT变换单元用于接收所述高维特征图，并对所述高维特征图进行第一DCT变换，得到第一DCT变换后的特征图；所述特征分离单元，用于对所述高维特征图进行特征分离，对应得到高频分量和低频分量；所述反变换单元，用于对所述高频分量与所述第一DCT变换后的特征图进行相乘，然后执行反变换，得到的结果作为农田种植地块的第一边界特征图；对所述低频分量与所述第一DCT变换后的特征图进行相乘，然后执行反变换，得到的结果作为农田种植的第一区域特征图，并将所述第一边界特征图、所述第一区域特征图输出至所述多任务学习集成解码模块；所述多任务学习集成解码模块，基于多任务学习的框架，分别对所述第一区域特征图、所述第一边界特征图进行特征解码，以获得农田种植地块提取的结果。

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