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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习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：CN119007031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411113632.9，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习方法是由谷延锋;杜达宽;刘天竹设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习方法在说明书摘要公布了：基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习方法，本发明涉及遥感图像多模态统一表示学习方法，属于多模态卫星遥感技术领域。本发明的目的是为了解决现有方法由于遥感异构数据特征差异大与带标签的遥感数据量不足，导致现存方法难以充分利用到海量无标签多模态遥感数据，模型过拟合且分类准确率低的问题。过程为：获得训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的分类下游任务微调模型和基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的语义分割下游任务微调模型；将待测多模态遥感配对图像输入训练好的分类下游任务微调模型，输出分类结果；将待测多模态遥感配对图像输入训练好的语义分割下游任务微调模型，输出语义分割结果。

本发明授权基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习方法在权利要求书中公布了：1.基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习方法，其特征在于：所述 方法具体过程为： 步骤一、获取无标签的多模态遥感配对图像； 获取带场景分类标签的多模态遥感配对图像； 获取带语义分割标签的多模态遥感配对图像； 步骤二、构建基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的预训练模型； 步骤三、基于无标签的多模态遥感配对图像训练步骤二构建的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的预训练模型，直至收敛，获得训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的预训练模型； 步骤四、基于训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的预训练模型，构建基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的分类下游任务微调模型； 步骤五、基于训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的预训练模型，构建基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的语义分割下游任务微调模型； 步骤六、基于带场景分类标签的多模态遥感配对图像训练步骤四构建的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的分类下游任务微调模型，直至收敛，获得训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的分类下游任务微调模型； 步骤七、基于带语义分割标签的多模态遥感配对图像训练步骤五构建的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的语义分割下游任务微调模型，直至收敛，获得训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的语义分割下游任务微调模型； 步骤八、将待测多模态遥感配对图像输入训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的分类下游任务微调模型，训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的分类下游任务微调模型输出分类结果； 将待测多模态遥感配对图像输入训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的语义分割下游任务微调模型，训练好的基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的语义分割下游任务微调模型输出语义分割结果； 所述步骤二中构建基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的预训练模型；具体过程为： 基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习的预训练模型包括传感器相关特征提取器、编码器、解码器、多级掩码块； 所述传感器相关特征提取器分为两种结构： 面向通道间相关性高的图像，传感器相关特征提取器包括下采样卷积、深度卷积、一维卷积、多层感知机、平均池化层； 所述通道间相关性高的图像为通过可见光传感器、多光谱传感器、高光谱传感器获取的图像； 面向通道间相关性低的图像，传感器相关特征提取器包括下采样卷积、深度卷积、1×1卷积、多层感知机、平均池化层； 所述通道间相关性低的图像为通过SAR传感器、热红外传感器、深度传感器获取的图像； 所述编码器包括共享特征编码器、第一独立特征编码器、第二独立特征编码器； 所述共享特征编码器由12个级联的Transformer块组成； 所述第一独立特征编码器由2个级联的Transformer块组成； 所述第二独立特征编码器由2个级联的Transformer块组成； 所述解码器由8个级联的Transformer块； 所述多级掩码块包括掩码块1、掩码块2、掩码块3。

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