(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210040070.4 (22)申请日 2022.01.13 (71)申请人 武汉光庭信息技 术股份有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖开发区光 谷软件园一期 以西、 南湖南路以南光 谷软件园六期2幢8层208号 (72)发明人 程德心　陈治　余雄风　胡文冲　 (74)专利代理 机构 武汉蓝宝石专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42242 专利代理师 朱才永 (51)Int.Cl. G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 7/11(2017.01) (54)发明名称 一种基于多尺度分权注意力的遥感图像分 割方法和系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于多尺度分权注意力的 遥感图像分割方法和系统， 该方法包括： 步骤S1、 获取目标物的不同尺度的遥感图像， 并分别对每 个所述遥感图像进行特征提取， 生成多个不同高 低分辨率的第一特征图； 步骤S2、 随机选择部分 所述遥感影像， 捕获部分所述遥感影像对应所述 第一特征图的任意两个位置 之间的空间依赖， 得 到第二特征图； 步骤S3、 对各所述第一特征图与 对应的第二特征图进行对应位置信息融合处理， 得到第三特征图， 基于第一特征图、 第二特征图 和第三特征图进行目标物分割。 通过在模型训练 阶段输入不同尺度的特征图， 再对不同特征图进 行融合， 解决了不同分辨率下地物类别尺度不同 而出现的地物类别混淆问题， 提高了类别分类精 度。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114511702 A 2022.05.17 CN 114511702 A 1.一种基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法， 其特 征在于， 包括： 步骤S1、 获取目标物 的不同尺度的遥感图像， 并分别对每个所述遥感图像进行特征提 取， 生成多个不同高低分辨 率的第一特 征图； 步骤S2、 随机选择部分所述遥感影像， 捕获部分所述遥感影像对应所述第一特征图的 任意两个位置之间的空间依赖， 得到第二特 征图； 步骤S3、 对各所述第一特征图与对应的第二特征图进行对应位置信息融合处理， 得到 第三特征图， 基于所述第一特 征图、 所述第二特 征图和所述第三特 征图进行目标物分割。 2.根据权利要求1所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法， 其特征在于， 所 述步骤S1中， 生成多个不同高低分辨 率的特征图后， 还 包括： 基于ocrnet模型对所述特征图进行特征加强处理， 以增强所述特征图的上下文语义信 息。 3.根据权利要求1所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法， 其特征在于， 所 述步骤S1具体包括： 步骤S11、 获取包含目标物的遥感图像， 对所述遥感图像进行卷积、 批量归一化和激活 函数处理， 将所述遥感图像缩放不同尺度的遥感图像， 不同尺度的遥感图像至少包括所述 第一尺度遥感图像和第二尺度遥感图像； 步骤S12、 基于hrnetV2骨干特征提取模型对所述遥感图像进行特征提取， 得到多种不 同分辨率的第一特 征图。 4.根据权利要求2所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法， 其特征在于， 所 述步骤S2中具体包括： 对所述第一尺度遥感图像和所述第二尺度遥感图像对应的第一特征图进行特征加强 处理； 采用不同权重系数的位置注意力， 以捕 获所述第 一尺度遥感图像对应的第 一特征图的 任意两个位置之间的空间依赖， 得到第二特 征图。 5.根据权利要求4所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法， 其特征在于， 所 述步骤S3中， 基于所述第一特征图、 所述第二特征图和所述第三特征图进 行目标物分割， 具 体包括： 将所述第一特征图、 所述第 二特征图和所述第 三特征图输入至预先训练好的分割模型 中， 以预测得到遥感图像原尺寸下各特征图的像素类别， 并输出遥感 图像中各目标物的分 割图像。 6.一种基于多尺度分权注意力的遥感图像分割 系统， 其特 征在于， 包括： 尺度特征图模块， 用于获取目标物的不同尺度的遥感图像； 骨干特征提取模块， 对每个所述遥感图像进行特征提取， 生成多个不同高低分辨率的 第一特征图； 分权注意力模块， 随机选择部分所述遥感影像， 捕获部分所述遥感影像对应所述第一 特征图的任意两个位置之间的空间依赖， 得到第二特 征图； 特征融合模块， 对各所述第一特征图与对应的第二特征图进行对应位置信息融合处 理， 得到第三特 征图； 后处理输出模块， 基于所述第一特征图、 所述第二特征图和所述第三特征图进行目标权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114511702 A 2物分割。 7.根据权利要求6所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割系统， 其特征在于， 还 包括： 特征加强模块， 基于ocrnet模型对所述特征图进行特征加 强处理， 以增强所述特征图 的上下文语义信息 。 8.根据权利要求7所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割系统， 其特征在于， 不 同尺度的遥感图像至少包括所述第一尺度遥感图像和第二尺度遥感图像； 所述特征融合模块具体用于， 采用不同权重系数的位置注意力， 以捕获所述第一尺度 遥感图像对应的第一特 征图的任意两个位置之间的空间依赖， 得到第二特 征图； 所述后处理输出模块， 用于基于第一尺度遥感图像特征融合后的第三特征图， 所述第 一尺度遥感 图像、 所述第二尺度遥感 图像对应第一特征图、 所述第一尺度遥感图像对应的 第二特征图， 预测得到遥感图像原尺寸下各特征图的像素类别， 并输出遥感图像中各目标 物的分割图像。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机软件程序； 处理器， 用于读取并执行所述计算机软件程序， 进而实现权利要求1 ‑7任一项所述的基 于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法方法。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有用于实现权 利要求1‑7任一项所述的基于多尺度分权注意力的遥感图像分割方法的计算机软件程序。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114511702 A 3