发明专利已授权

基于Water-WSSS模型的端到端的弱监督遥感图像水体分割方法

Name: 基于Water-WSSS模型的端到端的弱监督遥感图像水体分割方法
Brand: 淮安大学
SKU: 202310793972X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310793972.X 📄 发布日：2026/10/28

著录项目信息

申请日

2023-06-30

公开号

CN116797940B

公开日

2025-11-28

申请人

淮安大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_13

IPC 分类号

G06V20_13 , G06V10_26 , G06V20_70 , G06V10_774 , G06V10_764 , G06V10_40 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割弱监督学习遥感图像处理

应用场景

水体提取, 水资源监测, 洪水监测, 遥感影像分析, 地表水监测

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摘要

本发明公开了一种基于Water‑WSSS模型的端到端的弱监督遥感图像水体分割方法，采集遥感图像制作数据集并进行预处理，通过构建Water‑WSSS网络模型，使用改进的DPND作为模型的主干网络提取特征，设计一个完全端到端的网络。整个网络包括主干网络；分类分支、分割分支、伪标签细化模块和特征增强模块，两个分支共享相同的主干网络，训练时，两个分支同时更新整个网络。首先利用分类分支生成初始类激活图，类激活图经过伪标签细化模块处理后有效扩大激活区域，作为分割分支的伪真值标签，在分割分支中使用两次空洞卷积，然后将结果输入特征增强模块，进行遥感图像水体分割。本发明提出的模型结构显著提高了弱监督语义分割模型的分割准确率。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116797940B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种高效物理吸附气态碘的介微孔复合沸石分子筛的制备方法及其应用

当前第 / 件

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