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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于端元查询设计与Transformer注意力机制的盲高光谱解混方法和系统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：CN119649214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411671568.6，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于端元查询设计与Transformer注意力机制的盲高光谱解混方法和系统是由张钧萍;陈冬;王琳琳设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于端元查询设计与Transformer注意力机制的盲高光谱解混方法和系统在说明书摘要公布了：基于端元查询设计与Transformer注意力机制的盲高光谱解混方法和系统，涉及高光谱图像处理领域。解决了当前简化的混合机理主要是线性混合模型，地物丰度和对应端元准确性较低以及深度学习的盲高光谱解混方法依赖于良好的端元初始化，端元初始化时解混性能下降严重的问题。方法包括：构建丰度映射模块，提取高光谱图像中特征，并对特征进行丰度解码形成估计的丰度图；将丰度图映射为丰度嵌入；构建混合机理拟合的Transformer模块，通过混合机理拟合的Transformer模块将端元查询、重构查询和丰度嵌入结合，获取端元信息和丰度信息的重构查询；根据重构查询重塑原始高光谱图像。应用于盲高光谱图像解混领域。

本发明授权基于端元查询设计与Transformer注意力机制的盲高光谱解混方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于端元查询设计与Transformer注意力机制的盲高光谱解混方法，其特征在于，所述方法包括： 构建丰度映射模块，通过丰度映射模块中卷积神经网络提取高光谱图像中特征，并对特征进行丰度解码形成估计的丰度图； 将丰度图映射为丰度嵌入； 构建混合机理拟合的Transformer模块，通过混合机理拟合的Transformer模块将端元查询、重构查询和丰度嵌入结合，获取端元信息和丰度信息的重构查询； 根据重构查询重塑原始高光谱图像； 所述混合机理拟合的Transformer模块，包括： Q代表Transformer注意力机制中的Query向量、K代表Transformer注意力机制中的Key向量、V代表Transformer注意力机制中的Value向量，输出Z表示为： 其中，用于控制尺度缩放； 将注意力机制与重构查询采用多头注意力机制进行优化对应； Transformer模块解码器表示为： 其中，表示第l个解码器的自注意力机制，表示第l个解码器的交叉注意力机制；代表的是端元查询，代表第l个解码器求和，代表第l个解码器层归一化操作； 整个Transformer模块采用级联解码器的结构逐步优化重构查询； 所述级联解码器的结构为：将上一层优化的重构查询、端元查询和丰度嵌入作为输入，以共享全连接层映射并重塑为高光谱图像，由粗到细逐步优化生成的重构图像。

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