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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)礦業(yè)大學(xué);江蘇比特達(dá)信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種全極化合成孔徑雷達(dá)與可見光圖像文字描述方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120339781B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510822446.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/80；該發(fā)明授權(quán)一種全極化合成孔徑雷達(dá)與可見光圖像文字描述方法是由趙作鵬;李露;姚欣茹;成曉涵;徐珊珊;胡帥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種全極化合成孔徑雷達(dá)與可見光圖像文字描述方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種全極化合成孔徑雷達(dá)與可見光圖像文字描述方法，包括采集全極化合成孔徑雷達(dá)圖像和可見光圖像；對(duì)圖像進(jìn)行李氏濾波去噪處理，再將多個(gè)極化通道特征融合后輸入視覺(jué)變換器編碼器進(jìn)行特征提取，對(duì)可見光圖像進(jìn)行多層變換器特征提取；對(duì)可見光圖像和合成孔徑雷達(dá)圖像各自的多層特征進(jìn)行加權(quán)融合，將融合后的多模態(tài)特征輸入文本到文本遷移變換器模型文字編碼器生成自然語(yǔ)言描述。該方法通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)充分發(fā)揮全極化合成孔徑雷達(dá)與可見光圖像的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征的動(dòng)態(tài)融合與語(yǔ)義交互，顯著提升了遙感圖像自動(dòng)文字描述的準(zhǔn)確性和魯棒性，適用于復(fù)雜環(huán)境下的多模態(tài)遙感圖像分析與理解。

本發(fā)明授權(quán)一種全極化合成孔徑雷達(dá)與可見光圖像文字描述方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種全極化合成孔徑雷達(dá)與可見光圖像文字描述方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、采集同一場(chǎng)景下的可見光圖像和全極化合成孔徑雷達(dá)圖像，其中全極化合成孔徑雷達(dá)圖像包含多個(gè)極化通道； S2、對(duì)全極化合成孔徑雷達(dá)圖像的各極化通道分別進(jìn)行李氏濾波去噪處理，去除噪聲和斑點(diǎn)； S3、將去噪后的多個(gè)極化通道特征進(jìn)行融合，形成多通道融合特征，并將其輸入視覺(jué)變換器編碼器進(jìn)行多層變換器特征提取； S4、采用對(duì)比語(yǔ)言-圖像預(yù)訓(xùn)練模型編碼器對(duì)可見光圖像進(jìn)行多層變換器特征提取； S5、通過(guò)自適應(yīng)加權(quán)系數(shù)的分層特征融合方法，分別對(duì)可見光圖像和合成孔徑雷達(dá)圖像的多層變換器特征進(jìn)行加權(quán)融合，動(dòng)態(tài)調(diào)整每層特征的貢獻(xiàn)權(quán)重； S6、設(shè)計(jì)跨模態(tài)自注意力機(jī)制，實(shí)現(xiàn)可見光圖像融合特征與合成孔徑雷達(dá)圖像融合特征的深度雙向信息交互； S7、將融合后的多模態(tài)特征輸入基于文本到文本遷移變換器模型架構(gòu)的文字編碼器，生成對(duì)應(yīng)的自然語(yǔ)言文字描述，具體步驟為： S7.1-1、假設(shè)通過(guò)跨模態(tài)自注意力機(jī)制深度融合得到的最終多模態(tài)融合特征表示為： ； 其中，L表示特征序列的長(zhǎng)度，d為特征維度； S7.1-2、將融合特征輸入至基于文本到文本遷移變換器模型架構(gòu)的文字編碼器，該文字編碼器由多層變換器編碼層組成，每層通過(guò)自注意力機(jī)制和前饋網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入特征進(jìn)行深度處理和語(yǔ)義抽象，第i層的輸出記為： ； 其中，為編碼器總層數(shù)，初始輸入為； S7.1-3、編碼器最后一層輸出作為上下文向量傳遞至文字解碼器，文字解碼器基于自回歸機(jī)制生成自然語(yǔ)言描述，依次預(yù)測(cè)每個(gè)詞的概率： ； 其中，表示前序已生成的詞語(yǔ)序列； S8、結(jié)合溫度調(diào)節(jié)機(jī)制和基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略梯度算法的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，優(yōu)化生成文本的多樣性和準(zhǔn)確性，提升最終描述質(zhì)量。

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