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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利基于二值掩码的道路几何物理监督训练方法、装置及设备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：CN121544659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610072063.0，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权基于二值掩码的道路几何物理监督训练方法、装置及设备是由金鹏;杜晓凤;满旺;陈一平设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二值掩码的道路几何物理监督训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供的基于二值掩码的道路几何物理监督训练方法、装置及设备，涉及遥感图像处理与深度学习技术领域。本发明通过获取包含真实道路分割二值掩码的遥感道路图像的数据集，将真实道路分割二值掩码转化为包含方向场、宽度场、各向异性权重的连续的几何物理场；然后基于真实道路分割二值掩码与预生成的几何物理场，将所述数据集的遥感道路图像进行预处理后输入待训练的道路图像分割模型进行迭代混合监督训练，得到训练好的道路图像分割模型。本发明解决了传统分割模型仅依赖离散二值掩码监督、缺乏几何物理约束等问题，迫使模型学习道路的本质几何属性而非过拟合特定纹理，提升模型在不同传感器、不同地域遥感影像上的泛化能力。

本发明授权基于二值掩码的道路几何物理监督训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于二值掩码的道路几何物理监督训练方法，其特征在于，包括： 获取遥感道路图像的数据集；其中，所述数据集包含遥感道路图像及对应的真实道路分割二值掩码； 将真实道路分割二值掩码转化为包含方向场、宽度场、各向异性权重的连续的几何物理场，完成几何监督信号的预生成； 基于真实道路分割二值掩码与预生成的几何物理场，将所述数据集的遥感道路图像进行预处理后输入待训练的道路图像分割模型进行迭代混合监督训练，得到训练好的道路图像分割模型，用于道路图像分割； 其中，将真实道路分割二值掩码转化为包含方向场、宽度场、各向异性权重的连续的几何物理场，具体为： 基于真实道路分割二值掩码，采用骨架化算法与形态学膨胀操作生成管道掩码； 基于所述管道掩码，利用局部主成分分析计算道路骨架像素的切向量，构建连续的方向场； 利用符号距离函数计算遥感道路图像上的道路区域内像素到边界的欧氏距离，构建像素级的宽度场； 利用结构张量计算遥感道路图像上掩码梯度的各向异性特征指数，构建反映道路边缘强度的各向异性权重图； 待训练的道路图像分割模型进行迭代混合监督训练时采用复合损失函数进行训练，以实现几何属性监督与分割精度优化的协同训练； 其中，所述复合损失函数为几何推理辅助损失与结构分割主损失的加权组合； 所述结构分割主损失结合二元交叉熵BCE和Dice损失，以平衡类别不平衡与边界精度； 所述几何推理辅助损失包含方向损失、宽度损失、正则化损失三部分； 所述方向损失通过余弦相似度最小化预测方向与真实方向的差异，引入各向异性权重和监督掩码约束有效像素，表达式为： ； 其中，为方向损失；为有效像素总数；为第个像素的预测方向场向量；为第个像素的真实方向场向量；为第个像素的各向异性权重；为第个像素的管道掩码，是基于真实道路分割二值掩码扩展得到的精细化监督区域，，用于约束方向场和宽度场的学习； 所述宽度损失采用L1损失优化宽度信息的预测精度，仅对监督掩码内的像素计算； 所述正则化损失通过约束方向场、宽度场的空间连续性，以避免特征过拟合，仅对有效像素位置计算。

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