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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种多尺度特征与注意力机制结合的遥感侵蚀沟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：CN121505456B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610032073.1，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种多尺度特征与注意力机制结合的遥感侵蚀沟分割方法是由张宇博;王天成;秦振;陈红兵;李泽红;王平设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多尺度特征与注意力机制结合的遥感侵蚀沟分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于遥感影像处理与深度学习技术领域，尤其为一种多尺度特征与注意力机制结合的遥感侵蚀沟分割方法。包括以下步骤：步骤一：数据准备与数据预处理；步骤二：数据集构建与增强；步骤三：模型构建与训练策略；步骤四：对比实验及其结果评估。本发明能够显著提升极细长侵蚀沟目标的分割精度；强化了线性地貌的拓扑连通性与形态保真度；实现了像素级的精确空间定位与噪声抑制；具备极强的斜向特征捕获与多尺度适应性；提升了训练过程的稳定性与微弱信号感知力。

本发明授权一种多尺度特征与注意力机制结合的遥感侵蚀沟分割方法在权利要求书中公布了：1.一种多尺度特征与注意力机制结合的遥感侵蚀沟分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据准备与数据预处理； 步骤二：数据集构建与增强：系统性地遍历原始影像目录与对应的.GIF格式栅格标签目录，基于文件名主体建立一一映射关联，对数据序列执行全局重排，将数据集划分为训练集、验证集与独立测试集； 步骤三：模型构建与训练策略： SDCANet：遵循编码器-解码器架构，通过Res2Net主干网络提取分层的多尺度特征，利用空洞空间金字塔池化捕获全局上下文信息，并通过条带差分融合模块与坐标注意力机制对侵蚀沟细微边界与方向特征的精确提取，解码器通过稠密连接机制整合多级差分特征，并最终引入12分辨率细节支路进行空间信息补偿； 编码器：采用预训练的Res2Net50_v1b_26w_4s作为特征提取主干，通过修改Layer3与Layer4的卷积步长并引入空洞卷积补丁，将主干网络的输出步长保持为8，深层语义特征经由ASPP模块处理，利用膨胀率为6、12、18的多尺度采样支路捕获长距离依赖关系，解码器核心组件StripDiffBlock采用多向各向异性采样策略，通过坐标注意力机制在高度和宽度方向执行位置编码； 混合损失函数：采用Dice-Focal混合损失函数，利用Dice损失在区域拓扑约束上的优势与Focal损失在难易样本挖掘上的特性； 优化器：配置AdamW优化器执行权重更新； 步骤四：对比实验及其结果评估。

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吉林农业大学，其通讯地址为：130118 吉林省长春市南关区新城大街2888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”。

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