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龍圖騰網獲悉中國地質大學(武漢)申請的專利一種無監督域自適應語義分割方法及系統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：CN115631337B 。

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：202211344317.8，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種無監督域自適應語義分割方法及系統是由馮雨婷;周順平;李圣文;鄭道遠;方芳;劉袁緣;萬波設計研發完成，并于2022-10-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無監督域自適應語義分割方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種無監督域自適應語義分割方法及系統，包括：獲得DSM圖像、遙感影像和語義標簽圖像；將DSM圖像和遙感影像輸入多路徑編碼器，獲得DSM圖像的最終特征圖和遙感影像的最終特征圖；將DSM圖像的最終特征圖和遙感影像的最終特征圖輸入多任務解碼器，生成源域的分割結果和目標域的分割結果；通過分割損失對語義分割模型進行更新，獲得第一更新語義分割模型；通過對抗損失對第一更新語義分割模型進行更新，獲得第二更新語義分割模型；將目標域的遙感影像數據集輸入第二更新語義分割模型獲得最終語義分割預測圖。本發明糾正了數據分布不匹配導致的上下文混亂，并減少了邊界區域的常見錯誤分類，大大提升了分割精度和可靠性。

本發明授權一種無監督域自適應語義分割方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種無監督域自適應語義分割方法，其特征在于，包括： S1：獲取源域和目標域的遙感影像數據集，對源域和目標域的遙感影像數據集進行裁剪，獲得DSM圖像、遙感影像和語義標簽圖像； S2：構建語義分割模型，語義分割模型包括：多路徑編碼器和多任務解碼器，將DSM圖像和遙感影像輸入多路徑編碼器，獲得DSM圖像的最終特征圖和遙感影像的最終特征圖； 步驟S2具體為： S21：將DSM圖像輸入多路徑編碼器的DSM特征提取器中，輸出第n個階段的DSM圖像的特征圖將遙感影像輸入多路徑編碼器的遙感影像特征提取器中，輸出第n個階段的遙感影像的特征圖其中n為階段編號，1≤n≤5； S22：將第n個階段的DSM圖像的特征圖和第n個階段的遙感影像的特征圖輸入至多路徑編碼器的注意力感知融合塊，獲得融合特征 S23：將融合特征與第n個階段的DSM圖像的特征圖加權相加，相加的結果作為特征提取器的第n+1個階段的DSM圖像輸入；第n個階段的遙感影像的特征圖作為特征提取器的第n+1個階段的遙感影像輸入； S24：將第5個階段的加權后的DSM圖像的特征圖作為DSM圖像的最終特征圖，將第5個階段的遙感影像的特征圖作為遙感影像的最終特征圖； S3：將DSM圖像的最終特征圖和遙感影像的最終特征圖輸入多任務解碼器，生成源域的分割結果和目標域的分割結果； 步驟S3具體為： S31：將DSM圖像的最終特征圖輸入多任務解碼器的注意力感知過濾塊中，獲得源域的DSM圖像分割結果和目標域的DSM圖像分割結果；將遙感影像的最終特征圖輸入多任務解碼器的ASPP中，獲得源域的遙感影像分割結果和目標域的遙感影像分割結果； S32：將源域的DSM圖像分割結果和源域的遙感影像分割結果輸入自適應門控融合塊，獲得源域的融合分割結果；將目標域的DSM圖像分割結果和目標域的遙感影像分割結果輸入自適應門控融合塊，獲得目標域的融合分割結果； S33：由源域的DSM圖像分割結果、源域的遙感影像分割結果和源域的融合分割結果組成源域的分割結果；由目標域的DSM圖像分割結果、目標域的遙感影像分割結果和目標域的融合分割結果組成目標域的分割結果； S4：通過源域的分割結果和語義標簽圖像計算獲得分割損失，通過分割損失對語義分割模型進行更新，獲得第一更新語義分割模型； S5：構建鑒別模型，將源域的分割結果和目標域的分割結果輸入鑒別模型，計算獲得對抗損失和鑒別損失，通過對抗損失對第一更新語義分割模型進行更新，獲得第二更新語義分割模型，通過鑒別損失對鑒別模型進行更新，獲得第一更新鑒別模型； S6：通過第二更新語義分割模型和第一更新鑒別模型構建整體模型，對整體模型進行訓練，獲得訓練好的整體模型，將目標域的遙感影像數據集輸入訓練好的第二更新語義分割模型獲得最終分割結果，對最終分割結果進行精細后融合處理操作，獲得最終語義分割預測圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國地質大學(武漢)，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市洪山區魯磨路388號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。