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      中國人民解放軍國防科技大學(xué)劉麗獲國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利利用屬性描述提高細(xì)粒度遙感目標(biāo)檢測精度的方法獲國家發(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:CN120259796B

      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:202510746854.2,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/764;該發(fā)明授權(quán)利用屬性描述提高細(xì)粒度遙感目標(biāo)檢測精度的方法是由劉麗;劉永祥;李瑋杰;彭渤文;劉天鵬;姜衛(wèi)東;高勛章;張雙輝;劉振;黎湘設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      利用屬性描述提高細(xì)粒度遙感目標(biāo)檢測精度的方法在說明書摘要公布了:本申請涉及一種利用屬性描述提高細(xì)粒度遙感目標(biāo)檢測精度的方法。所述方法包括:構(gòu)建遙感目標(biāo)檢測模型,包括視覺編碼器、預(yù)訓(xùn)練完成的語言編碼器、視覺語言深度增強(qiáng)編碼器、雙向多頭注意力層和檢測頭;根據(jù)視覺編碼器提取輸入遙感圖像的遙感圖像特征;利用語言編碼器提取類別文本和屬性文本的類別嵌入特征和屬性嵌入特征;將每個類別的類別嵌入特征和對應(yīng)的屬性嵌入特征輸入雙向多頭注意力層進(jìn)行增強(qiáng),得到增強(qiáng)后的類別嵌入特征;將遙感圖像特征和增強(qiáng)后的類別嵌入特征輸入視覺語言深度增強(qiáng)編碼器,將增強(qiáng)后的圖像特征和二次增強(qiáng)后的類別嵌入特征輸入檢測頭,得到檢測結(jié)果。采用本方法能夠利用屬性描述提高細(xì)粒度遙感目標(biāo)檢測精度。

      本發(fā)明授權(quán)利用屬性描述提高細(xì)粒度遙感目標(biāo)檢測精度的方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種利用屬性描述提高細(xì)粒度遙感目標(biāo)檢測精度的方法,其特征在于,所述方法包括: 獲取輸入遙感圖像、類別文本和屬性文本;構(gòu)建遙感目標(biāo)檢測模型;所述遙感目標(biāo)檢測模型包括視覺編碼器、預(yù)訓(xùn)練完成的語言編碼器、視覺語言深度增強(qiáng)編碼器、雙向多頭注意力層和檢測頭; 根據(jù)所述視覺編碼器提取所述輸入遙感圖像的遙感圖像特征;利用所述語言編碼器提取所述類別文本和屬性文本的類別嵌入特征和屬性嵌入特征; 將每個類別的類別嵌入特征和對應(yīng)的屬性嵌入特征輸入所述雙向多頭注意力層進(jìn)行增強(qiáng),得到增強(qiáng)后的類別嵌入特征; 將所述遙感圖像特征和所述增強(qiáng)后的類別嵌入特征輸入視覺語言深度增強(qiáng)編碼器,得到增強(qiáng)后的圖像特征和二次增強(qiáng)后的類別嵌入特征; 將所述增強(qiáng)后的圖像特征和二次增強(qiáng)后的類別嵌入特征輸入檢測頭,得到檢測結(jié)果; 所述語言編碼器的預(yù)訓(xùn)練過程包括: 獲取輸入遙感圖像和其中每個目標(biāo)的標(biāo)定框和屬性文本;對所述屬性文本進(jìn)行隨機(jī)掩碼,得到掩碼屬性和原始屬性;利用視覺編碼器提取遙感圖像特征,通過語言編碼器提取掩碼屬性嵌入特征;根據(jù)實例特征提取器通過標(biāo)定框從遙感圖像特征上提取出所有目標(biāo)的實例特征; 將掩碼屬性嵌入特征通過線性層映射到視覺實例特征通道數(shù)得到映射后的特征,調(diào)整實例特征的維度后在第二個維度上對映射后的特征和調(diào)整后的實例特征進(jìn)行拼接,將拼接后的特征輸入視覺語言聯(lián)合編碼器進(jìn)行融合,得到融合后的特征; 將融合后的特征輸入至預(yù)測頭產(chǎn)生屬性預(yù)測,計算預(yù)測屬性與原始屬性之間的交叉熵?fù)p失,對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,得到訓(xùn)練好的語言編碼器。

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