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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于文本引导的遥感图像视觉定位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：CN116958829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310866853.2，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于文本引导的遥感图像视觉定位方法是由王笛;赵晓虹;王义峰;王泉;万波;田玉敏;罗雪梅;刘锦辉;赵辉;潘蓉设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本引导的遥感图像视觉定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于文本引导的遥感图像视觉定位方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建遥感图像视觉定位网络模型：包括文本引导视觉特征生成网络、文本编码器、多模态融合网络和定位网络；初始化参数；对视觉定位网络模型进行训练；对视觉定位网络模型的参数进行更新；获取视觉定位检测结果；本发明所构建的定位网络模型使用全局文本特征在通道级别和空间级别对视觉特征的生成进行了引导，充分利用了文本特征的全局语义信息，减少了语义信息中的歧义，而且在多个阶段利用不同层次的文本特征对不同尺度的视觉特征进行引导，充分利用了文本的浅层特征与深层特征，以及不同尺度视觉特征图的空间信息，对原始特征图中不够显著的目标特征进行了补充，有效的提升了遥感图像视觉定位的精度。

本发明授权基于文本引导的遥感图像视觉定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本引导的遥感图像视觉定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取训练样本集和测试样本集： 对获取的K幅遥感图像中每幅遥感图像所包含的目标进行标注，并将M幅遥感图像与其对应的标注框及其文本组成训练样本集R1，将剩余的K-M幅遥感图像与其对应的标注框及其文本组成测试样本集E1，其中K≥500， 2构建遥感图像视觉定位网络模型G： 构建包括并行排布的文本引导视觉特征生成网络和文本编码器，以及与文本引导视觉特征生成网络和文本编码器的输出端依次级联的多模态融合网络和定位网络的遥感图像视觉定位网络模型G；文本引导视觉特征生成网络包括依次级联的下采样块、N个由级联的视觉特征提取模块和文本引导融合模块组成的复合模块，和R个Transformer编码器，其中文本引导融合模块包含顺次连接的通道级语言引导融合模块和空间级语言引导融合模块；文本编码器包括依次级联的N个文本特征提取块，第n个文本特征提取块还与对应的第n个文本引导融合模块连接；多模态融合网络包括并行排布的语言引导模块和上下文引导模块，以及与语言引导模块和上下文引导模块的输出端依次级联的S个Transformer解码器；其中，N≥1，R≥1，S≥1； 3初始化参数： 初始化迭代次数为h，最大迭代次数为H，H≥150，第h次迭代的视觉定位网络模型Gh的权值、偏置参数分别为wh、bh，并令h＝0，Gh＝G； 4对视觉定位网络模型G进行训练： 将从训练样本集R1中随机有放回的选取L个训练样本作为视觉定位网络模型G的输入进行前向传播，得到L个视觉定位结果，其中，1≤L≤M； 5对视觉定位网络模型的参数进行更新： 通过步骤4获得的L个视觉定位结果，对视觉定位网络模型Gh的权值、偏置参数wh、bh进行更新，得到本次迭代的网络模型Gh；并判断h＞H是否成立，若是，得到训练好的视觉定位网络模型G*，否则，令G＝Gh，h＝h+1，并执行步骤4； 6获取视觉定位检测结果： 将测试样本集E1作为训练好的视觉定位网络模型G*的输入进行前向传播，得到K-M个测试样本对应的视觉定位结果。

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