基于非对称编解码器的遥感图像道路提取方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金（需要二变））

本发明属于人工智能技术领域，公开一种基于非对称编解码器的遥感图像道路提取方法，首先对编码器进行改进，设计了一个混合空洞卷积模块，扩大编码器的感受野，实现更深层次的特征提取，其次提出了一个双分支解码器，一个分支利用非对称卷积提取道路的线性特征，有效解决由于遮挡产生的道路断裂问题；另一个分支使用标准卷积学习分割，恢复空间细节，生成平滑的道路边界。本发明设计的混合空洞卷积模块，能够扩大卷积神经网络的感受野，提高预测道路的质量；其次利用非对称卷积模块提取道路的线性特征，聚合远程上下文，提升了道路被树木，建筑物，阴影等遮挡时道路的拓扑连通性。

《基于非对称编解码器的遥感图像道路提取方法（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 2023101596035，当前法律状态为已下证，由河南大学提出申请，发明人为渠慎明;周华飞;李贺;杨鑫钰;崔璨，申请日期为2023-02-23，公开（公告）日期为2025-09-16，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/10 (2022.01)，高新资质：未报高企。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：本发明属于人工智能技术领域，公开一种基于非对称编解码器的遥感图像道路提取方法，首先对编码器进行改进，设计了一个混合空洞卷积模块，扩大编码器的感受野，实现更深层次的特征提取，其次提出了一个双分支解码器，一个分支利用非对称卷积提取道路的线性特征，有效解决由于遮挡产生的道路断裂问题；另一个分支使用标准卷积学习分割，恢复空间细节，生成平滑的道路边界。本发明设计的混合空洞卷积模块，能够扩大卷积神经网络的感受野，提高预测道路的质量；其次利用非对称卷积模块提取道路的线性特征，聚合远程上下文，提升了道路被树木，建筑物，阴影等遮挡时道路的拓扑连通性。

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