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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于令牌掩码机制的大尺度城中村提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116310628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310095193.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于令牌掩码机制的大尺度城中村提取方法是由石茜;刘梦曦;陈安琪设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于令牌掩码机制的大尺度城中村提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于令牌掩码机制的大尺度城中村提取方法及系统，涉及遥感地理信息系统的技术领域，包括：获取高分辨率遥感影像数据集，进行城中村区域标注，获得城中村标注数据集；对城中村标注数据集进行数据增广操作，获得增广后的城中村标注数据集，迭代训练构建的城中村提取模型，设置训练参数，对城中村提取模型的模型参数进行更新，获得训练好的城中村提取模型；获取待检测区域的高分辨率遥感影像，输入训练好的城中村提取模型，提取出待检测区域中的城中村范围。本发明能够快速准确的从高分辨率遥感影像中识别出城中村区域，提取准确率和效率高，应用范围广，实现了高精度、鲁棒性的大尺度城中村制图应用。

本发明授权一种基于令牌掩码机制的大尺度城中村提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于令牌掩码机制的大尺度城中村提取方法，其特征在于，包括： S1：获取高分辨率遥感影像数据集； S2：对高分辨率遥感影像数据集中的遥感影像进行城中村区域标注，获得城中村标注数据集； S3：对城中村标注数据集进行数据增广操作，获得增广后的城中村标注数据集； S4：利用增广后的城中村标注数据集迭代训练构建的城中村提取模型，设置训练参数，对城中村提取模型的模型参数进行更新，获得训练好的城中村提取模型； 所述构建的城中村提取模型包括依次连接的特征提取器、基于令牌掩码机制的解码器和分类器； 所述特征提取器用于提取增广后的城中村标注数据集的多层次深度特征，输入基于令牌掩码机制的解码器； 基于令牌掩码机制的解码器对应提取多层次深度特征的高级语义信息令牌，并对高级语义信息令牌按照预设掩码率随机掩码，获得掩码后的高级语义信息令牌；对所有掩码后的高级语义信息令牌进行融合，获得最终分类特征，输入分类器； 分类器根据最终分类特征，获得城中村识别结果； S5：获取待检测区域的高分辨率遥感影像，输入训练好的城中村提取模型，提取出待检测区域中的城中村范围。

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