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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于对比学习和交叉注意力的遥感参考图像分割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：CN119785348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411705244.X，技术领域涉及：G06V20/70；该发明授权基于对比学习和交叉注意力的遥感参考图像分割方法是由李玲玲;路小强;祖岩岩;张京;焦李成;邓颖敏;张丹;陈璞花;杨淑媛;刘旭;马晶晶设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和交叉注意力的遥感参考图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习和交叉注意力的遥感参考图像分割方法及装置，包括：获取训练样本集并对训练样本集进行细粒度高斯噪声增强，根据未增强的和增强的训练样本集生成正负样本对集；训练样本集中每个训练样本包括用于训练的遥感参考图像及其对应的文本信息；将训练样本集和正负样本对集输入初始的遥感参考图像分割框架模型进行训练；训练过程中，构建由交叉熵损失和对比学习损失组成的总损失函数，训练样本集用于交叉熵损失的计算，正负样本对集用于对比学习损失的计算；将待分割的遥感参考图像及其对应的文本信息输入训练好的遥感参考图像分割框架模型，得到分割结果。本发明提高了遥感参考图像分割任务的准确性和可靠性。

本发明授权基于对比学习和交叉注意力的遥感参考图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习和交叉注意力的遥感参考图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，并对所述训练样本集进行细粒度高斯噪声增强，根据未增强的训练样本集和增强的训练样本集生成正负样本对集；其中，所述训练样本集中每个训练样本包括用于训练的遥感参考图像及其对应的文本信息； 将所述训练样本集和所述正负样本对集输入初始的遥感参考图像分割框架模型进行训练，得到训练好的遥感参考图像分割框架模型；其中，训练过程中，构建由交叉熵损失和对比学习损失组成的总损失函数，所述训练样本集用于交叉熵损失的计算，所述正负样本对集用于对比学习损失的计算； 将待分割的遥感参考图像及其对应的文本信息输入训练好的遥感参考图像分割框架模型，得到分割结果； 其中，所述遥感参考图像分割框架模型包括视觉骨干特征提取网络、文本特征提取网络、多头交叉注意力模块、像素级注意力模块、语言门控模块、轻量级掩码解码器；其中，所述视觉骨干特征提取网络，用于对待分割的遥感参考图像进行多尺度特征提取，得到视觉提取特征；所述文本特征提取网络，用于对待分割的遥感参考图像对应的文本信息进行特征提取，得到文本提取特征；所述多头交叉注意力模块，用于利用多头交叉注意力机制将所述视觉提取特征和所述文本提取特征进行融合，得到第一视觉-文本特征；所述像素级注意力模块，用于利用单头缩放点积注意力机制对所述第一视觉-文本特征进一步进行融合，得到第二视觉-文本特征；所述语言门控模块，用于通过控制所述第二视觉-文本特征中文本特征在模型中的流动，得到第三视觉-文本特征；所述轻量级掩码解码器，用于根据所述第二视觉-文本特征和所述第三视觉-文本特征生成像素级分割掩码，根据所述像素级分割掩码得到分割结果。

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