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龍圖騰網獲悉華南師范大學申請的專利一種云層影響下的光學遙感影像道路信息智能提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115880580B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211701521.0，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種云層影響下的光學遙感影像道路信息智能提取方法是由陳洋;秦雷;楊光;唐爐亮;王蕾設計研發完成，并于2022-12-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種云層影響下的光學遙感影像道路信息智能提取方法在說明書摘要公布了：本發明綜合國產高分辨率遙感影像與Openstreetmap數據的各自優勢，提出了一種云層影響下的光學遙感影像道路信息智能提取方法，有助于在樣本中含有云對路面信息進行遮擋的情況下不進行云去除而完成道路信息提取。該方法主要包括：遙感影像與OSM數據預處理，并制作道路數據集及對應的分割掩膜數據集；采用Fmask云檢測算法提取遙感圖像中云陰影區域，從而得到潛在云層，并使用形態學變換中的填充變換法，結合散射相關計算，得到潛在云陰影層，并將含云和云陰影區域掩膜掉；以深度學習技術為基礎，構建一種無標注樣本的道路信息提取模型，該模型通過聯合遙感影像數據與OSM路網數據優勢，能有效解決光學遙感數據因云層影響導致道路信息提取不完整。

本發明授權一種云層影響下的光學遙感影像道路信息智能提取方法在權利要求書中公布了：1.一種云層影響下的光學遙感影像道路信息智能提取方法，其特征在于： 包括以下步驟， 步驟1，遙感影像與Openstreetmap數據預處理，并標記出少量道路信息的分割掩膜樣本； 步驟2，對含云的遙感影像進行云檢測，標記出圖像中含云的部分； 步驟3，利用先驗知識道路種類，像素級別的相似性對Openstreetmap數據得到的道路中心線設置緩沖區，大量道路信息樣本； 步驟4，構建訓練樣本庫，以不含云遙感影像數據與步驟3生成的大量掩膜數據作為輸入，構建一系列訓練樣本數據； 步驟5，構建SADU-net網絡模型即SelfAttentionandDenselyconnectedU-net，該模型從全局-局部提取特征，使用空間注意力與密集塊對不含云遙感影像進行道路信息提?。?步驟6，SADU-net網絡模型訓練，利用空間注意力關注道路在空間上的連貫性，密集塊對上下文關系的傳遞性對SADU-net網絡模型進行訓練； 步驟7，SADU-net網絡模型性能評估； 步驟8，結合不含云完整的道路信息與Openstreetmap數據對含云部分進行預測，拼接后生成完整的道路信息； 所述步驟3，利用Openstreetmap數據獲取的路網中心線，結合先驗知識生成道路可信的分割信息，以中心線為軸，結合路網中所給的道路種類信息，確定道路的寬度，并結合像素間的相似性區分道路與背景信息，形成分割信息的邊界，得到道路與對應的分割掩膜圖像； 所述步驟5，SADU-net模型是以U-net網絡為基礎，該網絡有三個部分，第一個部分網絡包括編碼器，由4個密集塊denseblock組成，其中每個密集塊都是有BN層，Relu激活函數，3×3的卷積核組成，每個節點都綜合考慮前面所有節點的信息；不同的密集塊間放置BN層，1×1的卷積層，2×2的平均池化層；第二個部分是密集連接部分，對原始圖像使用自注意力機制，在每個通道上進行1×1的卷積，通過不同的映射函數，進行轉置點乘運算，最后與第三部分的結果進行相加，對圖像進行信息提取，考慮道路的全局信息；第三個部分是上采樣的過程，將對應層的編碼輸出進行全連接操作，對圖像進行解碼，恢復至512×512的大小，輸出結果。

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