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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种海岛礁地形地貌识别分类方法、系统及存储介质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：CN119091293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411068351.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种海岛礁地形地貌识别分类方法、系统及存储介质是由谌一夫;俞俊杰;吴临;乐源;王力哲设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海岛礁地形地貌识别分类方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种海岛礁地形地貌识别分类方法、系统及存储介质，涉及遥感数据分析技术领域，该方法包括：获取海岛礁研究区的遥感数据；通过水深反演模型利用遥感数据进行预测，得到海岛礁研究区的水深数据；将水深数据和遥感数据输入地形地貌识别分类模型，根据地形地貌识别分类模型的输出得到海岛礁研究区的地形地貌的分类结果；其中，通过对比学习利用预设水深数据和预设遥感数据对初始分类模型进行预训练，根据预设水深数据和预设遥感数据对预训练后的初始分类模型进行训练，得到地形地貌识别分类模型。本发明实现了海岛礁地形地貌的高可靠性的智能化识别与分类，改善了海岛礁地形地貌的分类效果。

本发明授权一种海岛礁地形地貌识别分类方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种海岛礁地形地貌识别分类方法，其特征在于，包括：获取海岛礁研究区的遥感数据；通过水深反演模型利用所述遥感数据进行预测，得到所述海岛礁研究区的水深数据；将所述水深数据和所述遥感数据输入地形地貌识别分类模型，根据所述地形地貌识别分类模型的输出得到所述海岛礁研究区的地形地貌的分类结果；其中，通过对比学习利用预设水深数据和预设遥感数据对初始分类模型进行预训练，包括：利用SwinTransformer网络对所述预设水深数据和所述预设遥感数据进行特征提取，再对提取得到的水深特征和遥感数据的影像特征进行线性变换，将所述水深特征和所述遥感数据的影像特征映射为对应的规范化低维度表示；根据所述水深特征和所述遥感数据的影像特征对应的所述规范化低维度表示，计算得到影像-水深相似度和水深-影像相似度；通过所述影像-水深相似度和所述水深-影像相似度对所述初始分类模型进行预训练，得到预训练完成的所述初始分类模型，具体包括：通过归一化函数，根据所述影像-水深相似度和所述水深-影像相似度得到所述影像-水深相似度的概率分布和所述水深-影像相似度的概率分布；通过交叉熵计算，根据所述影像-水深相似度的概率分布与影像-水深真实相似度标签和所述水深-影像相似度的概率分布与水深-影像真实相似度标签计算对应的损失值，对所述初始分类模型进行预训练；根据所述预设水深数据和所述预设遥感数据对预训练后的所述初始分类模型进行训练，得到所述地形地貌识别分类模型。

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中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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”。