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中国科学院空天信息创新研究院孟瑜获国家专利权

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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利基于遥感影像与长文本的跨模态预训练方法以及装置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:CN120375146B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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:202510347552.8,技术领域涉及:G06V10/82;该发明授权基于遥感影像与长文本的跨模态预训练方法以及装置是由孟瑜;陈建胜;陈静波;陈卫智;邓毓弸设计研发完成,并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

基于遥感影像与长文本的跨模态预训练方法以及装置在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于遥感影像与长文本的跨模态预训练方法以及装置,应用于人工智能领域,上述方法包括:将长文本词向量与短文本词向量输入至文本编码器,得到长文本特征张量与短文本特征张量;将遥感影像切片输入至图像编码器,得到图像特征张量;对图像特征张量进行降维,得到粗粒度图像特征;确定长文本特征张量与图像特征张量之间的长文本相似度,以及短文本特征张量与粗粒度图像特征之间的短文本相似度;根据交叉熵损失函数确定遥感影像切片与文本数据之间的总损失;基于总损失进行反向传播,得到预训练的文本编码器与预训练的图像编码器;通过本发明能够训练一个同时理解长文本和短文本的模型,提高遥感影像与文本的细粒度对齐能力。

本发明授权基于遥感影像与长文本的跨模态预训练方法以及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于遥感影像与长文本的跨模态预训练方法,其特征在于,包括: 将遥感影像切片的文本数据输入至大语言模型,得到所述大语言模型输出的长文本与短文本; 通过关键词短语切分分词器,对所述长文本与所述短文本分别进行编码,得到长文本词向量与短文本词向量; 将所述长文本词向量与所述短文本词向量输入至基于Transformer的文本编码器,得到所述文本编码器输出的目标尺寸的长文本特征张量与短文本特征张量; 将所述遥感影像切片输入至基于Transformer的图像编码器,得到所述图像编码器输出的所述目标尺寸的图像特征张量; 基于主成分分析对所述图像特征张量进行降维,得到粗粒度图像特征; 确定所述长文本特征张量与所述图像特征张量之间的长文本相似度,以及所述短文本特征张量与所述粗粒度图像特征之间的短文本相似度; 基于所述长文本相似度以及所述短文本相似度,根据交叉熵损失函数确定所述遥感影像切片与所述文本数据之间的总损失; 基于所述总损失进行反向传播,以对所述文本编码器与所述图像编码器进行权重更新,得到预训练的文本编码器与预训练的图像编码器。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院空天信息创新研究院,其通讯地址为:100094 北京市海淀区邓庄南路9号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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