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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种面向遥感灾害检测的语义描述与问答系统建立方法和系统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：CN119166768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411170757.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种面向遥感灾害检测的语义描述与问答系统建立方法和系统是由赵丹培;卢见恺;苑博;李文涛;史振威设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向遥感灾害检测的语义描述与问答系统建立方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉语言和图像识别领域，具体是一种面向遥感灾害检测的语义描述与问答系统建立方法和系统，通过模型搭建、训练以及评价，利用图像特征，在加入文本约束前提下，生成能够准确响应任务需求图像的文本语言描述，在建立像素级分割结果与问答系统之间的映射关系的基础上，提炼高层语义信息，建立问答系统，能够准确输出针对灾情询问问题的答案，本方法利用一套网络模型就能够完成语义分割、语句描述、问答系统三项子任务，节约了计算机内存空间，同时提高响应速度，为提升遥感灾害检测系统的自动化、智能化程度与快速响应能力提供技术支撑。

本发明授权一种面向遥感灾害检测的语义描述与问答系统建立方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向遥感灾害检测的语义描述与问答系统建立方法，其特征在于，所述方法用于解决语义分割、语句描述以及视觉问答三项子任务，包括以下步骤： 步骤一：获取灾害地区遥感图像数据集并进行标注用于网络模型训练和评价，包括对遥感图像数据集标注语义分割数据用于获取灾害地区遥感图像分割图、对遥感图像数据集标注语句描述用于描述灾害地区情况以及对遥感图像数据集标注视觉问答用于获取灾害地区问答文本； 步骤二：基于标注的灾害地区遥感图像数据集，通过训练网络模型获取解决三项子任务的网络模型参数，具体包括： 将经典的语义分割模型迁移到语义分割网络模型中，然后在标注语义分割数据的遥感图像数据集上进行语义分割训练以获取最优的语义分割网络模型参数；所述语义分割训练采用普通学习训练方法，将灾害地区遥感图像分割成小块，分批输入语义分割网络模型中生成局部区域特征，再以局部区域特征生成图像局部的语义分割图，最后通过拼接得到语义分割结果图； 将语句描述网络模型与语义分割网络模型进行串行，然后在标注语句描述的遥感图像数据集上进行语句描述训练以获取最优的语句描述网络模型参数，并筛选出在语义分割网络模型和语句描述网络模型训练中具有最优表现的语义分割模型用于后续的视觉问答网络模型训练，所述语句描述训练过程中冻结所述最优的语义分割网络模型参数，采用普通学习和强化学习结合的训练的方法，将生成的所述局部区域特征进行特征融合获取全局特征，最后对全局特征进行解码获得图像文本描述； 将视觉问答网络模型作为分支结构增加所述串行的结构中，并将筛选出的语义分割模型加入到视觉问答网络模型训练中，然后在标注视觉问答的遥感图像数据集上进行视觉问答训练以获取最优的视觉问答网络模型参数，所述语句描述网络模型和视觉问答网络模型为并行关系，所述语句描述为视觉问答的上游任务；所述视觉问答训练过程中冻结所述最优的语义分割网络模型参数和最优的语句描述网络模型参数，采用普通学习和强化学习结合的训练的方法，在遥感图像数据集上生成局部区域特征后，利用所述语句描述训练在图像生成语句描述文本过程中积累的先验知识引导输入问题的文本特征的生成，并对图像特征与文本特征进行跨模态融合，获取融合特征，最后对融合特征进行解码获得问题的回答文本； 步骤三：利用网络模型连接切换的方式解决语义分割、语句描述以及视觉问答三项子任务，当需要解决语句描述任务时，将语义分割网络模型与语句描述网络模型连接以获得图像的描述文本；当需要解决视觉问答任务时，切换到语义分割网络模型与视觉问答网络模型连接以获得问题问答文本。

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