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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種遙感影像不透水面提取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：CN115147727B 。

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：202210625199.1，技術領域涉及：G06F16/00；該發明授權一種遙感影像不透水面提取方法及系統是由李文楷;胡曉梅;劉子越;李佳豪;黃偉鈞設計研發完成，并于2022-06-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種遙感影像不透水面提取方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種遙感影像不透水面提取方法及系統，該方法包括：獲取語義分割數據集并進行預處理，得到預處理數據；基于預處理數據構建語義分割模型；將正樣本?背景樣本學習算法與語義分割模型進行耦合，得到遷移算法模型；基于遷移算法模型對待測圖像進行域匹配，完成不透水面提取。該系統包括：預處理模塊、基礎模型構建模塊、耦合模塊和提取模塊。通過使用本發明，能夠在小樣本數據集訓練下實現高精度的城市不透水面提取。本發明作為一種遙感影像不透水面提取方法及系統，可廣泛應用于圖像處理領域。

本發明授權一種遙感影像不透水面提取方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種遙感影像不透水面提取方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取語義分割數據集并進行預處理，得到預處理數據； 基于預處理數據構建語義分割模型； 將正樣本-背景樣本學習算法與語義分割模型進行耦合，得到遷移算法模型； 基于遷移算法模型對待測圖像進行域匹配，完成不透水面提取； 所述將正樣本-背景樣本學習算法與語義分割模型進行耦合，得到遷移算法模型這一步驟，其具體包括： 將不透水面特征定義為正樣本并在圖像中隨機采集背景樣本，得到樣本數據； 所述背景樣本包括正樣本和負樣本； 將樣本數據送入語義分割模型模擬正樣本與負樣本之間的非線性分割函數； 基于預訓練的分類器輸出圖像每個像素點分類的概率值,并利用校正系數對概率值進行校正，得到預測值； 通過約束正則化后的交叉熵損失函數計算預測值與真值之間的誤差，并進行梯度反向傳播，優化域匹配參數和校正系數直至損失函數收斂，得到遷移算法模型； 所述正樣本-背景樣本學習算法具體如下： 目標樣本定義為正樣本，未知樣本定義為背景樣本，引入校正系數，所述校正系數的表達式表示如下： 其中，n1為標記正樣本數量，n0為背景樣本中正樣本數量； 所述損失函數公式表示如下： 上式中，n表示樣本數量，i表示第幾個樣本，si表示樣本的標簽，xi表示預測變量，λ表示L2正則化參數，fx,ω表示正-負樣本分割函數，c表示校正系數，Pmax表示屬于正類別的理論最大概率值； 基于正樣本-背景樣本數據，通過最小化損失函數，推測出最優參數。

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山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135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”。