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基于CNN、Transformer和GCN的三支路遥感图像云和云影的分割方法

Name: 基于CNN、Transformer和GCN的三支路遥感图像云和云影的分割方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2025106187170
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510618717.0 📄 发布日：2026/11/12

著录项目信息

申请日

2025-05-14

公开号

CN120544197B

公开日

2026-07-31

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_70

IPC 分类号

G06V20_70 , G06V20_13 , G06V10_20 , G06V10_26 , G06V10_426 , G06V10_44 , G06V10_46 , G06V10_52 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法遥感图像处理

应用场景

遥感图像处理, 气象观测, 环境监测, 地理信息系统, 云检测

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摘要

本发明针对遥感领域中云和云影图像分割的局部特征与全局信息建模不足、长距离像素依赖关系建模困难和模型融合与多尺度特征整合困难等问题，公开一种基于CNN、Transformer和GCN的三支路遥感图像云和云影的分割方法，涉及遥感图像处理领域。包括以下步骤：S1、获取遥感图像组成云和云影数据集，并对数据集进行预处理；S2、建立三支路网络模型，所述三支路网络模型包括GCN支路、CNN支路和Transformer支路；S3、将预处理后的云和云影数据集输入所述三支路网络模型中进行模型训练；S4、使用训练好的三支路网络模型进行预测并生成云和云影的掩膜图像。本发明具备广泛的跨领域应用潜力，能够高效处理多种图像分割任务。

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： CN120544197B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种基于多模态运动传感器融合的增强语音恢复方法及装置

当前第 / 件

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