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龍圖騰網(wǎng)獲悉成都理工大學(xué)申請的專利一種基于ViT的遙感影像大模型的在線增量學(xué)習(xí)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120339849B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510820334.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于ViT的遙感影像大模型的在線增量學(xué)習(xí)方法是由姚光樂;林凡皓;李軍;王洪輝;王琛;徐曉宇;龐璐;彭鵬;楊冬營設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于ViT的遙感影像大模型的在線增量學(xué)習(xí)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于ViT的遙感影像大模型的在線增量學(xué)習(xí)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，包括獲取數(shù)據(jù)集；構(gòu)造一雙分支編解碼網(wǎng)絡(luò)，包括空?譜雙分支編碼器、混合連接編碼器HCE和混合連接解碼器HCD；構(gòu)造雙分支編解碼網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)L，用遙感影像數(shù)據(jù)集D以最小化L訓(xùn)練至收斂，得到第一基礎(chǔ)模型并凍結(jié)其參數(shù)；基于第一基礎(chǔ)模型和分類器構(gòu)造第二基礎(chǔ)模型，用第二基礎(chǔ)模型的在線增量學(xué)習(xí)。本發(fā)明能實現(xiàn)跨模態(tài)特征的深度交互與增強；并基于LoRA方法進行在線增量學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新，并實時監(jiān)測在線分類任務(wù)的損失變化來凍結(jié)與合并LoRA參數(shù)。在LoRA模塊中引入正則化項來避免災(zāi)難性遺忘，從而實現(xiàn)高效、可擴展且任務(wù)無關(guān)的在線增量學(xué)習(xí)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于ViT的遙感影像大模型的在線增量學(xué)習(xí)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于ViT的遙感影像大模型的在線增量學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括以下步驟； S1，獲取遙感影像數(shù)據(jù)集D，D={X1,X2,…,Xi,…,XN}，Xi為D中第i個經(jīng)過類別標注的圖像塊，，C為光譜通道數(shù)，P×P為圖像塊尺寸，N為圖像塊總數(shù)； S2，構(gòu)造一雙分支編解碼網(wǎng)絡(luò)，包括空-譜雙分支編碼器、混合連接編碼器HCE和混合連接解碼器HCD，構(gòu)造方法包括S21~S23； S21，構(gòu)造空-譜雙分支編碼器，包括空間編碼器和光譜編碼器； 所述空間編碼器用于對Xi進行隨機掩碼和空間編碼，得到空間特征ei,s，所述光譜編碼器用于對Xi進行隨機掩碼和光譜編碼，得到光譜特征ei,c； S22，構(gòu)造混合連接編碼器HCE； 獲取兩個結(jié)構(gòu)相同的Transformer編碼器，均由Z個Transformer層堆疊而成； 將一Transformer編碼器輸入端連接空間編碼器的輸出，其中第z個Transformer層標記為Esz，另一Transformer編碼器輸入端連接光譜編碼器的輸出，其中第z個Transformer層標記為Ecz，1≤z≤Z； 將Esz中多頭自注意力層修改為第一混合連接注意力模塊HCA1，得到空間編碼分支，將Ecz中多頭自注意力層修改為第二混合連接注意力模塊HCA2，得到光譜編碼分支，兩編碼分支構(gòu)成混合連接編碼器； 所述HCA1的輸出特征HCAc,s、HCA2的輸出特征HCAs,c分別根據(jù)下式得到； HCAc,s=AttentionQc,Kc,Vc+AttentionQc,Ks,Vs， HCAs,c=AttentionQs,Ks,Vs+AttentionQs,Kc,Vc， 式中，Attention?為自注意力操作，Qc、Kc、Vc分別為Ecz中的Q矩陣、K矩陣和V矩陣，Qs、Ks、Vs分別為Esz中的Q矩陣、K矩陣和V矩陣； S23，構(gòu)造混合連接解碼器HCD，包括空間解碼分支和光譜解碼分支，空間解碼分支用于對空間編碼器的掩碼區(qū)域進行預(yù)測，得到空間重建圖，所述光譜解碼分支用于對光譜編碼器的掩碼區(qū)域進行預(yù)測，得到光譜重建圖； S3，構(gòu)造雙分支編解碼網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)L，用遙感影像數(shù)據(jù)集D以最小化L訓(xùn)練至收斂，得到第一基礎(chǔ)模型并凍結(jié)其參數(shù)； S4，刪除第一基礎(chǔ)模型中HCD，將HCE兩路輸出相加后送入一分類器，得到第二基礎(chǔ)模型，所述第二基礎(chǔ)模型用于輸入圖像塊，輸出其對應(yīng)的分類結(jié)果； S5，第二基礎(chǔ)模型的在線增量學(xué)習(xí)； S51，在第二基礎(chǔ)模型的空間編碼分支和光譜編碼分支各引入一LoRA模塊； S52，用第二基礎(chǔ)模型在線檢測由圖像塊構(gòu)成的數(shù)據(jù)流，用數(shù)據(jù)流基于LoRA方法更新LoRA模塊參數(shù)，并檢測數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)分布是否改變； S53，若改變，將LoRA模塊參數(shù)并入第二基礎(chǔ)模型，并重復(fù)S51~S52，否則不處理。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人成都理工大學(xué)，其通訊地址為：610000 四川省成都市成華區(qū)二仙橋東三路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。