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龙图腾网获悉武汉易米景科技有限公司;武汉追月信息技术有限公司申请的专利基于多模态推理模型的耕地边界提取方法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：CN120182629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510660232.8，技术领域涉及：G06V10/52；该发明授权基于多模态推理模型的耕地边界提取方法是由字政专;高凯;宋小燕;王芳;熊传进设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态推理模型的耕地边界提取方法在说明书摘要公布了：发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多模态推理模型的耕地边界提取方法，包括：获取耕地的多模态数据，对所述多模态数据构建多模态数据集，构建重构网络，利用多模态数据集训练得到预训练重构网络，利用预训练重构网络提取所述多模态数据集的多尺度特征；拼接多模态数据集的多尺度特征，得到多模态数据集的拼接特征，对多模态数据集进行分组；构建耕地边界提取网络，耕地边界提取网络包括预训练重构网络的编码器、门控网络模块、对比学习网络模块和解码器模块；构建耕地边界提取网络损失函数，利用耕地边界提取网络损失函数和分组后的多模态数据集训练耕地边界提取网络，得到训练完成的耕地边界提取网络，将采集的多模态数据输入至耕地边界提取网络中，得到耕地边界提取结果。本发明能够提高多模态采集数据中耕地边界提取的准确率。

本发明授权基于多模态推理模型的耕地边界提取方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态推理模型的耕地边界提取方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取耕地的多模态数据，对所述多模态数据构建多模态数据集，构建重构网络，利用多模态数据集训练得到预训练重构网络，利用预训练重构网络提取所述多模态数据集的多尺度特征； 拼接多模态数据集的多尺度特征，得到多模态数据集的拼接特征，对多模态数据集进行分组； 构建耕地边界提取网络，耕地边界提取网络包括预训练重构网络的编码器、门控网络模块、对比学习网络模块和解码器模块；构建耕地边界提取网络损失函数，利用耕地边界提取网络损失函数和分组后的多模态数据集训练耕地边界提取网络，得到训练完成的耕地边界提取网络，将采集的多模态数据输入至耕地边界提取网络中，得到耕地边界提取结果； 所述对比学习网络模块包括：对比学习网络模块进行耕地边界提取时，将耕地边界像素点作为正样本，将非耕地边界像素点作为负样本，进行像素级的对比学习，并将对比学习网络模块的对比损失函数与门控网络模块的权重系数结合，得到对比学习网络模块的带权对比损失函数；的具体计算方法为： ； 式中，为一组样本多模态数据组的样本个数；为温度系数；为一组多模态数据第个模态数据对应的权重系数；为一组多模态数据第个模态数据的负样本正交比；为一组样本多模态数据组的数据总数，为一组多模态数据中第个模态数据的正样本交并比； 采集的耕地高光谱数据为多模态数据； 所述门控网络模块包括：门控网络模块为全连接网络，通过在全连接层后添加一个softmax层，将softmax层的输出结果作为同一个组多模态数据中单个模态数据的权重系数，为了防止同一个组多模态数据中单个模态数据的权重系数统一无变化，则利用信息熵计算公式，计算softmax层的输出结果的信息熵值，作为损失函数。

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武汉易米景科技有限公司;武汉追月信息技术有限公司，其通讯地址为：430050 湖北省武汉市汉阳区梅林东路19号华发四季二期写字楼13层(1)号01-11；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”。