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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利一种基于自监督预训练的多模态遥感影像分类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：CN116503636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211551345.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自监督预训练的多模态遥感影像分类方法是由薛志祥;周嘉男;张鹏强;魏祥坡;李亚萍;谭熊;刘冰;余岸竹;郭迎钢设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督预训练的多模态遥感影像分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自监督预训练的多模态遥感影像分类方法，属于遥感影像分类处理技术领域。本发明通过利用无标签的多模态遥感影像对自监督学习模型进行预训练，得到训练好的编码器和交叉注意力模块，将训练好的编码器和交叉注意力模块作为多模态特征提取器，以此建立多模态遥感影像分类模型，并利用少量带有标签的多模态遥感影像对该分类模型进行微调训练，将待分类的多模态遥感影像输入到微调训练后的分类模型中即可实现遥感影像分类。该方法无需大量的带标签影像，通过预训练就能够使编码器学习到遥感影像的关键特征，同时利用交叉注意力模块实现多模态特征之间的信息交互，充分利用各模态数据，提高了影像的分类精度。

本发明授权一种基于自监督预训练的多模态遥感影像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督预训练的多模态遥感影像分类方法，其特征在于，该分类方法包括以下步骤： 1获取至少两种模态的遥感影像，并对各模态遥感影像分别进行分块处理，将每个模态遥感影像划分成规则的非重叠块，对得到影像块进行随机掩蔽处理，得到未掩蔽的影像块的嵌入特征信息，并记录掩蔽影像块的特征； 2将得到的未掩蔽的影像块的嵌入特征信息输入到编码器中，由编码器对输入的嵌入特征信息进行学习，并将结果通过交叉注意力模块在各模态特征之间进行交换； 3将交叉注意力模块的学习结果和掩蔽影像块的特征输入到解码器中，由解码器对各模态遥感影像中的掩蔽影像块进行重建，根据重建块和对应掩蔽影像块之间的差异作为损失，利用该损失对编码器和交叉注意力模块进行训练； 4将训练好的编码器和交叉注意力模块作为多模态特征提取器，构建轻量级分类器，将多模态特征提取器和轻量级分类器作为多模态遥感影像分类模型，并对该分类模型进行微调训练； 5将待分类的各模态遥感影像输入到微调训练后的分类模型中，即实现对多模态遥感影像的分类。

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