基于多尺度残差注意力模型的SAR影像水体提取方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于多尺度残差注意力模型的SAR影像水体提取方法，步骤如下：首先对SAR原影像进行预处理和标签制作，得到模型的训练集和测试集；其次针对遥感影像中水体形态各异问题，模型的编码器被设计成多尺度残差模块；针对狭窄水域识别准确率低的问题，模型的解码器采用嵌套式结构；最后在每层编码器后面加上细化注意力模块(SC‑attention)，融合空间特征中丰富的语义信息和通道特征中准确的位置信息，以逐步细化分割细节来避免水体边界信息的丢失。本发明利用多尺度残差模块获得水体不同尺度下的特征信息，通过嵌套式解码器能够抑制影像中散斑噪声和非水体背景，保留更多的水体信息，从而获得更好的分割结果。

《基于多尺度残差注意力模型的SAR影像水体提取方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022117021264，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为孙岩;张永宏;马光义，申请日期为2022-12-29，公开（公告）日期为2025-08-01，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/13 (2022.01)。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多尺度残差注意力模型的SAR影像水体提取方法，步骤如下：首先对SAR原影像进行预处理和标签制作，得到模型的训练集和测试集；其次针对遥感影像中水体形态各异问题，模型的编码器被设计成多尺度残差模块；针对狭窄水域识别准确率低的问题，模型的解码器采用嵌套式结构；最后在每层编码器后面加上细化注意力模块(SC‑attention)，融合空间特征中丰富的语义信息和通道特征中准确的位置信息，以逐步细化分割细节来避免水体边界信息的丢失。本发明利用多尺度残差模块获得水体不同尺度下的特征信息，通过嵌套式解码器能够抑制影像中散斑噪声和非水体背景，保留更多的水体信息，从而获得更好的分割结果。

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