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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利一種基于暗通道特征引導的輕量級衛星影像云檢測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：CN115661677B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202211270241.9，技術領域涉及：G06V20/13；該發明授權一種基于暗通道特征引導的輕量級衛星影像云檢測方法是由張永軍;張斌;萬一設計研發完成，并于2022-10-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于暗通道特征引導的輕量級衛星影像云檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于暗通道特征引導的輕量級衛星影像云檢測方法，屬于圖像數據處理方法。本發明提出的基于暗通道特征引導的輕量級衛星影像云檢測方法中，為了利用多光譜影像中的暗通道先驗來指導網絡學習特征，首先使用多尺度暗通道提取器預測暗通道，然后將暗通道特征和影像特征輸入到基于注意力機制的暗通道引導上下文聚合模塊增強影像特征，進而使得云檢測結果更加精確。然后，為了增強網絡在不同衛星傳感器之間的遷移能力，提出了一個通道自適應模塊用來處理不同衛星傳感器波段數量不一致的情況。本方法可以在在保持參數量和運算量較小的情況下優于主流方，同時模型還具有一定的遷移能力。

本發明授權一種基于暗通道特征引導的輕量級衛星影像云檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于暗通道特征引導的輕量級衛星影像云檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：首先將訓練影像數據輸入到編碼器網絡中提取不同層次的多個特征； 步驟2：將步驟1得到的多個特征進行級聯操作得到圖像語義特征Fsem； 步驟3：將步驟1得到的多個特征輸入到多尺度暗通道提取器模塊中，得到新的特征； 步驟4：將步驟3計算得到的新的特征計算暗通道預測損失 步驟4中暗通道預測損失定義如下： 第一項回歸損失采用了reverseHuberloss： 其中，表示預測的暗通道，ydark表示真實的暗通道； 第二項損失是暗通道與預測值梯度的L1損失： 其中，gx和gy分別代表在水平方向和垂直方向的梯度，n表示張量gx的元素個數； 第三項損失定義如下： 其中，SSIM為圖像重建指標； 步驟5：將步驟3計算得到的新的特征進行級聯操作得到暗通道特征Fdark； 步驟6：將步驟2得到的圖像語義特征Fsem和步驟5得到的暗通道特征Fdark輸入到暗通道引導的上下文聚合模塊中得到最終的特征圖； 步驟7：將步驟6得到最終的特征圖與真實的云掩膜計算交叉熵損失 步驟8：通過梯度下降算法進行反向傳播并更新網絡的參數； 步驟9：步驟1至8，反復迭代，直到訓練結束，得到用于預測遙感影像分分割結果的模型； 步驟10：在測試階段，設置一個窗口在影像上滑動，將每個窗口的影像塊輸入到模型中得到每個窗口的預測結果，最后得到遙感影像的分割結果。

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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區珞珈山街道八一路299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”。